Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) es un modelo de generación de texto de Mistral. Según Mistral, es el modelo más capaz de la compañía hasta la fecha, construido sobre una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 41B de parámetros activos de un total de 675B, y publicado bajo la licencia Apache 2.0. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2025-12-01. El sufijo ":batch" en el id del modelo indica que esta es la variante batch del modelo en api14.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y produce texto como salida. Su ventana de contexto es de 262,144 tokens, y la salida máxima es de 209,715 tokens. Esa combinación de un contexto grande y un techo de salida grande significa que puedes introducir documentos largos, bases de código, transcripciones o conjuntos de imágenes y aún dejar un margen sustancial para la respuesta del modelo. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p.

Esas capacidades apuntan a un conjunto bastante amplio de usos prácticos. El contexto largo es adecuado para resumir y responder preguntas sobre documentos extensos, el análisis de contratos o informes, y la revisión de código de varios archivos. La entrada de imágenes lo hace utilizable para tareas que combinan capturas de pantalla, diagramas o páginas escaneadas con instrucciones de texto. El uso de herramientas y las salidas estructuradas encajan en flujos de trabajo tipo agente y en canalizaciones que necesitan respuestas legibles por máquina, como extraer campos a JSON o enrutar solicitudes entre servicios. Los controles seed y temperature ayudan cuando quieres generaciones reproducibles o estrictamente limitadas.

Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "mistralai/mistral-large-2512:batch". Como la interfaz sigue la forma de chat completions de OpenAI, envías tus mensajes de la manera habitual y estableces el campo model a ese id. Puedes pasar cualquiera de los parámetros admitidos enumerados arriba en el cuerpo de la solicitud: frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. La variante batch es la que debes seleccionar cuando quieres que este modelo se sirva en modo batch en lugar de interactivo.

Una cosa que hay que tener en cuenta es el techo de salida: maxOutput es 209,715 tokens, así que son posibles respuestas únicas muy grandes, pero aún así acotadas. Si tu carga de trabajo es puramente texto y no necesita entrada de imágenes o archivos, un modelo más pequeño solo de texto puede ser una mejor opción. Si necesitas modalidades más allá de la salida de texto, este modelo no las proporciona, ya que el texto es su única modalidad de salida.