Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Mistral Medium 3.5 (batch) هو نموذج توليد نصوص من Mistral AI، معرّف على api14 بالمعرّف mistralai/mistral-medium-3-5:batch. وهو نموذج كثيف بحجم 128B يتبع التعليمات، ما يعني أن جميع معاملاته نشطة في كل طلب بدلاً من توجيهها عبر إعداد mixture-of-experts. النسخة batch هي النسخة المتاحة عبر هذه النقطة الطرفية، ويقع النموذج ضمن فئة النصوص على api14.

يقبل النموذج مدخلات نصية وصورية وملفات، ولا يعيد سوى النصوص. نافذة السياق لديه 262,144 رمزاً، والحد الأقصى لطول المخرجات 209,715 رمزاً، لذا يمكنه استقبال مدخلات ضخمة جداً وإنتاج ردود طويلة في نداء واحد. ولأن الصور والملفات مقبولة إلى جانب النص، يمكنك إرسال مطالبات مختلطة تجمع بين تعليمات مكتوبة ومحتوى بصري أو مستندي، وسيحلل النموذج كل ذلك قبل توليد إجابته.

تشير هذه القدرات إلى استخدامات عملية عدة. تناسب نافذة السياق الكبيرة العمل على مستندات طويلة أو قواعد شيفرة أو مدخلات متعددة الملفات حيث قد تحتاج لولا ذلك إلى التقسيم وإعادة تجميع النتائج. ويجعل إدخال الصور النموذج مناسباً للمهام التي تمزج لقطات الشاشة أو المخططات أو الصفحات الممسوحة ضوئياً مع تعليمات نصية. تصف Mistral النموذج بأنه مصمم لسير العمل الوكيلي والبرمجة والمهام المعقدة، لذا فإن استدعاء الأدوات والتوليد المهيكل نقطتا انطلاق معقولتان. النسخة batch خيار طبيعي للمهام غير المتصلة أو الموجهة نحو الإنتاجية حيث ترسل طلبات كثيرة وتجمع النتائج، بدلاً من الدردشة التفاعلية حيث تكون الكمونية الأهم.

تستدعي النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام المعرّف mistralai/mistral-medium-3-5:batch. تدعم النقطة الطرفية frequency_penalty و include_reasoning و max_tokens و presence_penalty و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_p. عملياً يعني ذلك أنك تستطيع التحكم في أخذ العينات عبر temperature و top_p ومعاملَي العقوبة، وتحديد المخرجات عبر max_tokens، وتثبيت العشوائية عبر seed، وتعريف تسلسلات الإيقاف. وللعمل المهيكل، يتيح لك response_format و structured_outputs تقييد شكل الرد، بينما يدعم tools و tool_choice استدعاء الدوال، وتتيح لك معاملات reasoning ضبط مقدار الاستدلال الداخلي الذي يكشفه النموذج أو ينفذه.

من الأمور التي ينبغي موازنتها هو تصنيف batch. إذا كان تطبيقك يحتاج ردوداً منخفضة الكمونية ودورية، فنموذج غير batch هو الأنسب على الأرجح، وينطبق الأمر نفسه إذا كنت تحتاج فقط إلى مدخلات ومخرجات نصية، لأن نمطي الصور والملفات سيبقيان دون استخدام. حدّا السياق البالغ 262,144 رمزاً والمخرجات البالغ 209,715 رمزاً سخيّان، لكنهما ما زالا محدودين، لذا قد تحتاج المجموعات الضخمة جداً إلى التقسيم عبر نداءات عدة. وضمن هذه الحدود، يغطي النموذج العمل النصي طويل السياق والمطالبات متعددة الوسائط والبرمجة وتدفقات الوكلاء المدفوعة بالأدوات من نقطة طرفية واحدة.