Adu langsung
Mistral Large 3 vs Llama 4 Maverick
Mana yang lebih baik, Mistral Large 3 atau Llama 4 Maverick?
Mistral Large 3 finis di atas Llama 4 Maverick di indeks, 82.9 berbanding 80.4. Ia yang lebih kuat di antara keduanya pada Kualitas, sementara Llama 4 Maverick masih memimpin pada Kecepatan. Keduanya dinilai dengan rubrik yang sama, pada minggu yang sama, dan tidak ada penempatan yang disponsori.
Diperbarui
Mistral Large 3
14 dari 53
82.9
Jawaban Eropa, diterbitkan di bawah Apache 2.0, dengan seperempat juta token konteks.
Llama 4 Maverick
23 dari 53
80.4
Default open weights: cukup baik, murah untuk dilayani, didukung di mana saja.
Empat skor, berdampingan
| Skor | Mistral Large 3 | Llama 4 Maverick | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kualitas | 78 | 73 | +5 |
| Kecepatan | 80 | 84 | +4 |
| Kontrol | 93 | 92 | +1 |
| Nilai | 90 | 90 | — |
| Skor indeks | 82.9 | 80.4 | +2.5 |
Mana yang sebaiknya dipilih
Pilih Mistral Large 3 kecuali Kecepatan yang menjadi penentu bagi Anda, karena persis di situlah Llama 4 Maverick menjadi jawaban yang lebih baik.
Mistral Large 3
Large 3 adalah model sparse yang mengaktifkan sebagian parameternya per token — itulah cara Mistral mendapatkan kualitas mendekati frontier dari sesuatu yang benar-benar bisa Anda hosting. Lisensinya Apache 2.0 tanpa syarat apa pun, konteksnya hingga seperempat juta token, dan untuk tim Eropa ia menjawab pertanyaan residensi data tanpa tinjauan hukum. Ia selangkah di belakang yang teratas pada penalaran sulit.
Di mana ia unggul
- Apache 2.0 tanpa klausul pengguna, pendapatan, atau bidang penggunaan
- Desain sparse menjaga biaya serving tetap wajar untuk kualitasnya
- Opsi API yang di-hosting di EU, yang dipersyaratkan beberapa sektor
Llama 4 Maverick
Maverick adalah bagian tengah mixture-of-experts dari Llama 4 dan model yang paling banyak dipilih tim self-hosting. Ia multimodal, mengaktifkan sebagian kecil parameternya per token sehingga dapat dilayani dengan biaya terjangkau, dan setiap server inferensi, format kuantisasi, dan toolkit fine-tuning mendukungnya dari hari pertama. Ekosistem itu — bukan benchmark — adalah alasan untuk memilihnya.
Di mana ia unggul
- Didukung setiap tumpukan serving dan alat kuantisasi yang penting
- Desain mixture-of-experts menekan biaya serving
- Komunitas fine-tuning terbesar dari keluarga open mana pun