Llama 4 vs Mistral Large: европейские open-weights в очной ставке
Сравнение Llama 4 от Meta и Mistral Large 3 от Mistral AI: цена за токены, контекст 1M/10M vs 256K, бенчмарки, reasoning, скорость, кодинг. Что выбрать в 2026 году.
# Llama 4 vs Mistral Large: европейские open-weights в очной ставке
Когда обсуждают open-weights LLM западного происхождения, обычно фокусируются на китайских лабораториях (Z.ai, DeepSeek, Alibaba). НоEuropa имеет двух серьёзных игроков: Meta с семейством Llama 4 и Mistral AI с актуальными Large 3 и Medium 3.5. Разбор **Llama 4 vs Mistral Large** — это сравнение двух разных open-weights-философий от западных AI-гигантов, каждая со своими trade-off. Кто предлагает лучшую цену, разум и скорость — давайте разбираться.
## Контекст сравнения
Семейство **Llama 4** от Meta вышло 5 апреля 2025 года. Сразу три варианта:
- **Maverick** (402B/17B active, 1M контекст, $0,35/$0,85, индекс интеллекта 14);
- **Scout** (109B/17B active, 10M контекст, $0,17/$0,66, индекс 10);
- **Behemoth** (~2T, ограниченная доступность).
Все варианты — non-reasoning модели без extended thinking. Имеют самую широкую поддержку провайдеров (9 на момент исследования).
У Mistral сейчас два актуальных флагмана:
- **Mistral Large 3** (релиз 2 декабря 2025): MoE: 675B/41B active, 256K контекст, $0,50/$1,50, индекс интеллекта 16, non-reasoning. Apache 2.0 лицензия.
- **Mistral Medium 3.5** (релиз 29 апреля 2026): Dense: 128B params, 256K контекст, $1,50/$7,50, индекс интеллекта 30, reasoning, multimodal, Modified MIT лицензия.
Для честности в сравнении логично взять Llama 4 Maverick (ближайший по позиционированию к Mistral Large 3) и добавить обсуждение Mistral Medium 3.5 как более умного, но более дорогого варианта от Mistral.
## Таблица сравнения характеристик
| Характеристика | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout | Mistral Large 3 | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|---|---|
| Разработчик | Meta | Meta | Mistral AI | Mistral AI |
| Дата релиза | 5 апреля 2025 | 5 апреля 2025 | 2 декабря 2025 | 29 апреля 2026 |
| Архитектура | MoE: 402B / 17B active (128 experts) | MoE: 109B / 17B active (16 experts) | MoE: 675B / 41B active | Dense: 128B params |
| Лицензия | Llama 4 Community License | Llama 4 Community License | Apache 2.0 | Modified MIT |
| Цена input, $/1M | $0,35 | $0,17 | $0,50 | $1,50 |
| Цена input cache hit, $/1M | $0,27 | — | — | $0,15 (-90%) |
| Цена output, $/1M | $0,85 | $0,66 | $1,50 | $7,50 |
| Blended price, $/1M | ~$0,34 | ~$0,22 | ~$0,60 | ~$1,16 |
| Контекстное окно | 1 000 000 | 10 000 000 | 256K | 256K |
| Reasoning | Нет (non-reasoning) | Нет (non-reasoning) | Нет (non-reasoning) | Да |
| Модальность | Text + Image → Text | Text + Image → Text | Text + Image → Text | Text + Image → Text |
| Скорость вывода, токенов/сек | ~115,2 | ~103,5 | ~47,3 | ~140,3 |
| TTFT | ~0,98 сек | ~0,90 сек | ~1,25 сек | ~1,84 сек |
| Knowledge cutoff | Август 2024 | Август 2024 | Не указано | Не указано |
| Intelligence Index (AA v4.1) | 14 | 10 | 16 | 30 |
| Self-hosting | Да | Да | Да | Да |
| Количество провайдеров | 9 | — | ~5 | ~5 |
Здесь видны принципиальные расхождения:
- **Llama 4 Maverick**: дешёвый, быстрый, 1M контекст, но очень низкий интеллект (14).
- **Llama 4 Scout**: уникальный 10M контекст, экстремально дешёвый, интеллект 10.
- **Mistral Large 3**: чуть выше интеллект (16), дороже, медленнее, только 256K контекст.
- **Mistral Medium 3.5**: заметно умнее всех (30 индекс), reasoning, но в 3x дороже Llama 4 Maverick.
## Качество интеллекта: у Mistral Medium 3.5 подавляющее преимущество
По Artificial Analysis Intelligence Index v4.1:
- **Mistral Medium 3.5** — 30 баллов (#2 в классе medium-size open-weights reasoning).
- **Mistral Large 3** — 16 баллов (ниже медианы).
- **Llama 4 Maverick** — 14 баллов (ниже медианы).
- **Llama 4 Scout** — 10 баллов (выше медианы только в small-class).
Если сравнивать Llama 4 Maverick vs Mistral Large 3 — разница в 2 пункта индекса незначительная. Обе модели — non-reasoning class с относительно низким интеллектом. Они объективно проигрывают топовым open-weights (GLM 5.2 = 51, deepseek-v4-pro" class="text-accent-violet hover:underline font-medium">DeepSeek V4 Pro = 44) в 3–5 раз.
Если добавить в сравнение **Mistral Medium 3.5**, она заметно умнее всех остальных: 30 vs 14-16. Это reasoning-модель с поддержкой thinking, что делает её компетентной в сложных задачах.
Здесь ключевой вывод: **в топовом open-weights сегменте западные модели (Llama 4, Mistral Large 3) объективно слабее китайских** (GLM, DeepSeek). Mistral Medium 3.5 — лучшее, что может предложить Европа по интеллекту, и даже она проигрывает GLM 5.2 в 1,7x.
## Цена: Llama 4 дешевле
По ценам Llama 4 выигрывает по всем фронтам:
- **Llama 4 Scout** — $0,17/$0,66. Самый дешёвый.
- **Llama 4 Maverick** — $0,35/$0,85.
- **Mistral Large 3** — $0,50/$1,50.
- **Mistral Medium 3.5** — $1,50/$7,50.
Типичный сценарий: 10M input + 2M output в день.
**Llama 4 Maverick:** (10 × $0,35) + (2 × $0,85) = $3,5 + $1,7 = **$5,2/день**, ~$156/месяц.
**Mistral Large 3:** (10 × $0,50) + (2 × $1,50) = $5 + $3 = **$8/день**, ~$240/месяц.
**Mistral Medium 3.5:** (10 × $1,50) + (2 × $7,50) = $15 + $15 = **$30/день**, ~$900/месяц.
Llama 4 Maverick в 1,5x дешевле Mistral Large 3 и в 5,8x дешевле Mistral Medium 3.5. Для budget-sensitive-сценариев Llama 4 предпочтительнее.
Cache hit у Llama 4 Maverick: $0,27 (-23%), у Mistral Medium 3.5: $0,15 (-90%). Если ваш пайплайн интенсивно использует кэш, Medium 3.5 становится заметно ближе по цене.
## Контекст: подавляющее преимущество Llama 4
Здесь у Llama 4 принципиальное преимущество.
- **Llama 4 Maverick** — 1M токенов.
- **Llama 4 Scout** — 10M токенов (крупнейший в индустрии).
- **Mistral Large 3** — 256K.
- **Mistral Medium 3.5** — 256K.
Для enterprise-сценариев с длинными контекстами Mistral с 256K часто ограничение. Llama 4 Maverick с 1M покрывает большинство задач. Llama 4 Scout с 10M — уникальный на рынке для ultra-long-context-retrieval.
Это критическое преимущество Llama 4. Если ваша задача требует огромного контекста, Mistral не подходит.
## Скорость: Llama 4 быстрее
По скорости вывода:
- **Llama 4 Maverick** — ~115,2 токенов/сек.
- **Llama 4 Scout** — ~103,5 токенов/сек.
- **Mistral Large 3** — ~47,3 токенов/сек (медленно).
- **Mistral Medium 3.5** — ~140,3 токенов/сек (очень быстро).
Llama 4 Maverick в 2,4x быстрее Mistral Large 3. Mistral Medium 3.5 — самая быстрая в сравнении, при этом reasoning-модель. Если важна скорость reasoning-модели, Medium 3.5 — лучший выбор.
TTFT:
- Llama 4 Maverick: ~0,98 сек.
- Llama 4 Scout: ~0,90 сек.
- Mistral Large 3: ~1,25 сек.
- Mistral Medium 3.5: ~1,84 сек.
Llama 4 быстрее отдаёт первый токен. Для real-time-сценариев Mistral Large 3 с 1,25с TTFT приемлема, но Llama 4 заметно отзывчивее.
## Кодинг и агентность
Ни одна из non-reasoning моделей (Llama 4, Mistral Large 3) не является оптимальной для сложного кодинга. Обе некомпетентны в deep reasoning, который нужен для многошаговых agent-задач.
- **Llama 4 Maverick** подходит для: генерации boilerplate, объяснений кода, простых правок, code autocomplete.
- **Mistral Large 3** — аналогично, чуть лучше по интеллекту (16 vs 14) в общих задачах.
- **Mistral Medium 3.5** (reasoning) — компетентна в среднем кодинге, поддерживает Function Calling, Agents, Structured Outputs, FIM. Подходит для coding-assistant среднего уровня.
Для production AI-кодинг-инструмента предпочтительнее reasoning-модели топ-уровня (GLM 5.2, deepseek-v4-pro" class="text-accent-violet hover:underline font-medium">DeepSeek V4 Pro) или закрытые флагманы (Opus 4.8, GPT-5.5). В рамках только западных open-weights Mistral Medium 3.5 — лучший вариант.
## Мультимодальность: паритет
Все четыре модели принимают text + image на вход, отдают текст. Качество vision у всех приемлемое, но не топовое. Если vision со сложным reasoning критичен — лучше смотреть на Gemini 3 Pro или Claude Opus 4.8 (но это уже closed-модели).
## Лицензирование: нюансы
- **Llama 4** — Llama 4 Community License. Можно self-host, но с ограничением для коммерческого использования при MAU > 745M (что для большинства неактуально).
- **Mistral Large 3** — Apache 2.0. Самая свободная лицензия, никаких ограничений.
- **Mistral Medium 3.5** — Modified MIT License. Полное коммерческое использование.
Для enterprise-клиентов с юридическими командами Apache 2.0 и Modified MIT предпочтительнее, чем Llama 4 Community License. Но на практике для большинства use-cases разница чисто юридическая.
## Когда выбирать Llama 4
- **Бюджет чувствителен**: дешёвый, быстрый, достаточно умный для простых задач.
- **Максимальный контекст критичен**: Scout с 10M уникален на рынке.
- **Self-hosting с относительно свободной лицензией**: Llama 4 Community License.
- **Массовые пайплайны**: быстрая inference, много провайдеров (9), высокая доступность.
- **RAG с длинным контекстом**: Maverick с 1M или Scout с 10M.
- **Простые чат-сценарии без сложного reasoning**: autocomplete, summary, простой Q&A.
- **Vision (image only)**: basic-vision-сценарии без сложного рассуждения.
## Когда выбирать Mistral Large 3
- **Чуть выше интеллект**: 16 vs 14 (Llama 4 Maverick) — небольшое преимущество.
- **Apache 2.0 лицензия**: самая свободная, без ограничений.
- **Self-hosting на собственной инфраструктуре**: full open weights.
- **Позиционирование в Европе**: данные под GDPR, EU-hosted deployment.
- **General-purpose чат и vision без критичных требований к reasoning**.
- **Document AI**: приемлемое качество OCR и парсинга документов.
## Когда выбирать Mistral Medium 3.5 (бонус)
- **Reasoning нужен**: индекс интеллекта 30 (в 2x выше Llama 4 Maverick/Mistral Large 3).
- **Скорость reasoning**: 140 токенов/сек, самая быстрая reasoning-модель в сравнении.
- **Полная функциональность**: Chat, Function Calling, Agents, Structured Outputs, OCR, FIM, Embeddings, Moderation, TTS, Transcription.
- **Open weights с коммерческой лицензией**: Modified MIT.
- **Self-deployable с поддержкой** многих провайдеров.
## Вердикт AffiliateBro
Сравнение **Llama 4 vs Mistral Large** в 2026 году — это выбор между двумя mid-tier non-reasoning open-weights моделями. Llama 4 Maverick — быстрее и дешевле, с 1M контекстом (или 10M у Scout). Mistral Large 3 — чуть умнее, с более свободной Apache 2.0 лицензией, но с 256K контекстом и медленнее.
Обе модели объективно проигрывают топовым reasoning-LM (GLM 5.2, deepseek-v4-pro" class="text-accent-violet hover:underline font-medium">DeepSeek V4 Pro) в интеллекту. Для production с требованиями к качеству стоит рассматривать Mistral Medium 3.5 как более умную reasoning-альтернативу в пределах западных open-weights.
Практический подход:
1. **Простые задачи с budget** — Llama 4 Maverick, дешёвый и быстрый.
2. **Ultra-long-context (10M)** — Llama 4 Scout, безальтернативно на рынке.
3. **Apache 2.0 license critical** — Mistral Large 3.
4. **Reasoning + speed нужны** — Mistral Medium 3.5.
5. **Пиковое качество интеллекта** — выходить за пределы западных open-weights: GLM 5.2, deepseek-v4-pro" class="text-accent-violet hover:underline font-medium">DeepSeek V4 Pro или закрытые Opus 4.8.
AffiliateBro и подобные API-платформы предоставляют доступ ко всем перечисленным моделям через единый API — это позволяет гибко балансировать cost-quality и контекст-требования. Для большинства production-сценариев имеет смысл держать Llama 4 для быстрых/дешёвых задач, Mistral Medium 3.5 для reasoning, и одну из топовых (GLM 5.2 или DeepSeek) для требовательных сценариев. В эпоху зрелости open-weights иметь в арсенале несколько моделей — это engineering standard.
Llama 4 vs Mistral LargeLlama 4 Meta open-weightsMistral Large 3 APIсравнение европейских LLMopen-weights модели 2026
Попробуйте PlusVibe API
OpenAI-совместимый API: GPT, Claude, Gemini, видео и изображения — один рублёвый ключ. Работает из России без VPN, оплата рублями.
