Llama vs Mistral

Llama ng Meta at Mistral AI

Ang Llama ay ang pamilya ng open-weight AI models mula sa Meta. Ang Mistral naman ay ang model family mula sa Mistral AI, isang kumpanyang nakabase sa France. Pareho silang naglalabas ng mga nadodownload na model, at pareho ring inaalok ng mga cloud provider. Pinagsasama ng Mistral ang mga ganap na open model sa ilalim ng lisensyang Apache 2.0 at ang mga commercial model na inaalok sa platform nito, habang ang mga Llama model ng Meta ay nasa ilalim ng sariling community license ng Meta.

Sinasaklaw ng paghahambing na ito ang mga model na available noong Oktubre 2026. Llama lamang ang pinapagana ng aming site; hindi available ang mga Mistral model sa aming chat.

Mabilisang paghahambing: Llama vs Mistral

Ang mga presyo ay batay sa list price ng OpenRouter noong Okt 2026.

Ang kasalukuyang lineup ng Mistral

Ang open model na pinakakatulad ng Llama 4 ay ang Mistral Small 4, na inilabas noong Marso 2026. Inilalarawan sa model card nito ang isang mixture-of-experts model na may 119 bilyong parameter, 128 experts na may 4 na aktibo, at 6.5 bilyong parameter na gumagana sa bawat token. Tumatanggap ito ng text at mga larawan, may 256K context window, sumusuporta sa dose-dosenang wika, at pinagsasama ang instruction following, reasoning, at coding sa iisang model—may reasoning mode pa na pwede mong i-toggle bawat request. Inilabas ito sa ilalim ng Apache 2.0.

Bukod dito, nag-aalok ang Mistral ng mas malalaking model. Ang Mistral Large 3, mula noong Disyembre 2025, ay isang mixture-of-experts model na may 41 bilyong active at 675 bilyong kabuuang parameter, sa ilalim din ng Apache 2.0. Ang Mistral Medium 3.5, mula noong Abril 2026, ay isang dense model na may 128 bilyong parameter, at ang Mistral Large 4, mula noong Oktubre 2026, ang pinakabagong flagship ng kumpanya na may text at image input at may context window na humigit-kumulang isang milyong token. Wala kaming nakitang nadodownload na weights para sa Medium 3.5 o Large 4; available ang mga ito sa pamamagitan ng API.

Paghahambing sa Llama 4

Ang Llama 4 Scout ay may 17 bilyong active parameter mula sa kabuuang 109 bilyon; ang Maverick naman ay may 17 bilyong active mula sa 400 bilyon. Parehong nakakabasa ng larawan ang dalawa, opisyal na sumusuporta sa 12 wika, at nagtatapos ang training data ng mga ito noong Agosto 2024. Halos magkasinglaki ang kabuuang sukat ng Mistral Small 4 at Scout ngunit mas kaunting active parameter ang gamit ng Small 4 bawat token, kaya kadalasan ay mas mabilis ito, bukod pa sa may reasoning mode ito. Dahil halos isang taon itong mas bago, mas sariwa rin ang training data ng Mistral Small 4.

Ang mga bentahe ng Llama kumpara sa Small 4 ay ang mas malaking kabuuang kapasidad ng Maverick, napakahabang context sa mga model card ng Meta (10 milyong token para sa Scout), at isang napakalaking ecosystem ng mga tool at fine-tuned version. Tandaan na ang mga provider at ang aming chat ay gumagamit ng mas maikling limitasyon kaysa sa nakasaad sa mga model card; tingnan ang aming pahina ng Llama 4 Scout.

Paglilisensya

Gumagamit ang Mistral Small 4 at Mistral Large 3 ng Apache 2.0, isang karaniwang open-source na lisensya na nagpapahintulot sa komersyal at di-komersyal na paggamit na may kaunting kundisyon lamang. Pinapayagan din ng community license ng Llama 4 ang komersyal na paggamit, ngunit nagdaragdag ito ng acceptable use policy, "Built with Llama" na attribution, patakaran sa pagpapangalan para sa mga fine-tuned model, ang limitasyon na 700 milyong buwanang aktibong user, at paghihigpit sa EU para sa mga multimodal model. Mahalaga ang huling puntong ito: walang ganoong restriksyon sa rehiyon ang mga Apache 2.0 model ng Mistral. Ipinapaliwanag ng aming gabay sa lisensya ang mga tuntunin ng Llama.

Pagpapatakbo sa sarili mong setup

Nakalista sa card ng Mistral ang vLLM, llama.cpp, LM Studio, SGLang, at Transformers bilang mga paraan para patakbuhin ang Small 4. Gumagana rin ang Llama 4 sa parehong uri ng mga tool, kabilang ang Ollama, kung saan ang Scout ay may laking 67 GB sa download at ang Maverick ay 245 GB. Parehong pang-workstation o pang-server ang Scout at Small 4 sa halip na para sa karaniwang laptop. Para sa magaan na lokal na model, mas madaling gamitin ang Llama 3.1 8B; tingnan ang patakbuhin ang Llama nang lokal.

Gastos

Sa pamamagitan ng mga API, ang Llama 4 Scout na nagkakahalaga ng $0.10 input at $0.30 output kada milyong token ay bahagyang mas mura kaysa sa Mistral Small 4 na $0.15 at $0.60. Ang Maverick naman na $0.1875 at $0.6525 ay malapit sa presyo ng Small 4. Mas mahal ang mas malalaking model ng Mistral: ang Large 3 ay $0.50 at $1.50, ang Medium 3.5 ay $1.50 at $7.50, at ang Large 4 ay $1.36 at $4.18 (list price sa OpenRouter, Okt 2026).

Paano magdesisyon sa aktuwal na gamit

Maglista ng tatlo o apat na gawaing talagang kailangan mo, gaya ng pagbubuod ng ulat, pagsagot sa mga tanong ng customer, o pagbasa ng mga resibo mula sa litrato. Subukan ang bawat isa sa Llama 4 at Mistral Small 4—mainam kung susubukan mo ang Mistral nang parehong naka-off at naka-on ang reasoning mode. Ihambing ang mga sagot, ang bilis, at ang gastos bawat sagot. Pagkatapos, suriin ang lisensya kaugnay ng lokasyon at laki ng iyong kumpanya. Para sa mabilisang subok sa Llama AI, hindi kailangan ng account sa aming libreng chat.

Piliin ang Llama kung…

• gusto mo ng malaking open model na likas na nakakabasa ng mga larawan, ang Maverick, na may mas malaking kabuuang kapasidad kaysa sa Mistral Small 4;
• umaasa ka sa mga tool, tutorial, at fine-tune na binuo para sa Llama;
• gusto mo ng mabilis at direktang mga sagot nang hindi kailangang mag-configure ng reasoning mode;
• gusto mo itong subukan online nang libre ngayon din.

Makipag-chat gamit ang Llama 4 Scout

Piliin ang Mistral kung…

• gusto mo ng lisensyang Apache 2.0 na walang restriksyon sa EU;
• kailangan mo ng mas bagong open model na may reasoning mode na pwedeng i-on o i-off;
• mas gusto mo ang European AI provider;
• gusto mo ang pinakabagong hosted flagship ng Mistral, ang Large 4, sa pamamagitan ng API.

Tingnan din ang Llama vs Qwen, Llama vs DeepSeek, at kasaysayan ng Llama.

Mga Madalas Itanong (FAQ)

Open source ba ang Mistral?

Open source ang ilan sa mga model ng Mistral: gumagamit ng Apache 2.0 ang Mistral Small 4 at Mistral Large 3. Ang iba naman, gaya ng Medium 3.5 at Large 4, ay inaalok sa pamamagitan ng mga API.

Mas magaling ba ang Mistral kaysa sa Llama?

Mas bago ang Mistral Small 4 at may dagdag itong reasoning mode. Mas malaki ang kabuuang sukat ng Llama 4 Maverick kaysa sa Small 4, habang mas malaki pa lalo ang Mistral Large 3. Mainam na subukan ang mga ito sa sarili mong mga gawain.

Pwede ko bang gamitin ang Mistral sa chat ng Llama.Online?

Hindi. Mga Llama model lamang ang pinapagana ng aming chat. Hindi available ang Mistral dito.

Alin ang mas maganda para sa mga kumpanya sa Europa?

Walang restriksyon sa rehiyon ang mga Apache 2.0 model ng Mistral, habang ang mga multimodal model naman ng Llama 4 ay hindi nagbibigay ng karapatan sa lisensya para sa mga kumpanyang nakabase sa EU. Pangkalahatang impormasyon lamang ito at hindi legal na payo.