mistralai
Mistral: Mistral Medium 3.5
mistralai/mistral-medium-3-5
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
mistralai/mistral-medium-3-5 é o modelo unificado denso de 128B da Mistral AI que, segundo sua ficha, reúne seguimento de instruções, raciocínio opcional e codificação em um único conjunto de pesos. Aceita entradas de texto, imagem e arquivo (arquivo segundo o catálogo da OpenRouter; a ficha cita texto e imagem) e produz texto com janela de contexto de 256k. O esforço de raciocínio é configurável por requisição. A Mistral o posiciona para fluxos agênticos e afirma que ele substitui Medium 3.1, Magistral e Devstral 2 em seus produtos. Os benchmarks são autorreportados; valide na sua carga de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- Checkpoint denso único de 128B cobrindo instruções, raciocínio e código, com esforço de raciocínio ajustável por requisição: alto para tarefas complexas ou agênticas, desativado para respostas rápidas.[1][2]
- Entrada multimodal (texto, imagem e, segundo a listagem da OpenRouter, arquivos) sobre janela de contexto de 256k; a ficha menciona um codificador de visão treinado do zero para tamanhos e proporções de imagem variáveis.[1][2]
- A Mistral reporta chamadas de função nativas, saída JSON e estruturada, forte aderência ao prompt de sistema e suporte a dezenas de idiomas; o catálogo expõe parâmetros de ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Limitações
- A evidência vem de uma ficha do fornecedor e de um catálogo agregador; os números de benchmark são autorreportados e não verificados de forma independente aqui, portanto confirme qualidade e custo na sua própria carga de trabalho.[1][2]
- A ficha alerta que uma configuração anterior incorreta do Transformers degradou o desempenho em contexto longo e que GGUFs gerados com ela permanecem afetados; implantações exigem a configuração corrigida.[2]
- Publicado sob licença MIT modificada com exceções para empresas de alta receita, então o uso comercial pode exigir revisão jurídica; a saída é somente texto apesar da entrada multimodal.[2]
Onde usar
- Pipelines agênticos de código e chamadas de ferramentas: a Mistral projetou o modelo para isso e o usa em seu agente de código Vibe, tornando-o um candidato plausível para fluxos semelhantes.[1][2]
- Análise de contexto longo combinando documentos, imagens e instruções, em que um único modelo cobrindo chat, raciocínio e visão simplifique a arquitetura; vale pilotar em tarefas representativas.[1][2]
- Assistentes multilíngues nos muitos idiomas que a ficha lista, incluindo espanhol e português, sujeito a avaliação por idioma.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Medium 3.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Mistral: Mistral Medium 3.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex...
Especificações
- ID do modelo
- mistralai/mistral-medium-3-5
- ID canônico
- mistralai/mistral-medium-3.5-20260430
- Criador
- mistralai
- Adicionado ao OpenRouter
- 30.04.2026
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.5 / saída $7.5
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | CC — abaixo da faixa B | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · padrão high · esforços: high, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 4.6 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 46.9 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 7 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mistral | 262,144 | $1.5 | $7.5 | — | — | 100% |
| Mistral | 262,144 | $1.65 | $8.25 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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