mistralai
Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)
mistralai/mistral-medium-3-5:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O OpenRouter cataloga mistralai/mistral-medium-3-5:batch como a variante em lote do Mistral Medium 3.5, um modelo denso de 128B. O catálogo indica entradas de texto, imagem e arquivo com saída de texto, janela de contexto de 256 mil tokens, controles de ferramentas e raciocínio opcional de esforço alto. A documentação do modelo subjacente apresenta o Medium 3.5 como um modelo unificado para seguimento de instruções, raciocínio, programação, visão, multilinguismo e operação agêntica. Essas capacidades vêm das fontes; não foram fornecidos testes independentes do endpoint :batch, portanto valide qualidade, latência, tratamento de arquivos e ferramentas em cargas representativas.[1][2]
Pontos fortes
- Um único conjunto de pesos é descrito como unificando seguimento de instruções, raciocínio e programação, enquanto o catálogo expõe chamadas de função, saídas estruturadas e controles de raciocínio por requisição.[1][2]
- O catálogo indica uma janela de contexto de 256 mil tokens e entradas de texto, imagem e arquivo; a documentação descreve especificamente entrada de texto e imagem e um codificador visual para tamanhos e proporções variáveis.[1][2]
- A documentação reporta ampla cobertura multilíngue, forte aderência a prompts de sistema, chamadas nativas de função e saída JSON; o OpenRouter expõe parâmetros correspondentes para ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Limitações
- A única evidência específica para :batch é o catálogo do OpenRouter; a documentação fornecida descreve o modelo canônico subjacente, portanto o comportamento do endpoint deve ser validado.[1][2]
- As informações de benchmark disponíveis vêm do fornecedor e de campos do catálogo, não de testes independentes com cargas reais; trate-as como orientação, não como prova para produção.[1][2]
- Texto é a única saída indicada. O corte de conhecimento não está especificado, a entrada de arquivos aparece apenas no OpenRouter e a documentação alerta que uma configuração antiga do Transformers pode prejudicar o desempenho em contexto longo.[1][2]
Onde usar
- Considere-o para pipelines em lote não interativos que transformem entradas de texto, imagem ou arquivo em texto, após confirmar a semântica de lote do provedor e o suporte a arquivos.[1]
- Avalie-o para assistentes de programação e fluxos agênticos que precisem de raciocínio configurável, chamadas de função, saídas estruturadas e uma janela de contexto ampla.[1][2]
- Pode servir para aplicações multilíngues de análise documental ou visual quando a saída em texto for suficiente; teste antes o tratamento de imagens e arquivos.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)Fontes 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:batch
- 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 $0.750 / saída $3.75
- 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 | $0.750 | $3.75 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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