Mistral: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3 es un modelo de lenguaje de nivel empresarial de Mistral, publicado por el proveedor el 7 de mayo de 2025. Se sitúa en la categoría de texto y se posiciona como un modelo de alto rendimiento que equilibra un razonamiento sólido con el manejo de entrada multimodal. Si lo estás evaluando para una carga de trabajo en producción, el punto clave es que Mistral lo construyó para tareas generales de generación de texto y razonamiento, en lugar de para un único nicho estrecho.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y produce texto como salida. Su ventana de contexto es de 131.072 tokens, y la longitud máxima de salida es de 104.857 tokens, por lo que puede manejar documentos largos y aun así devolver completados sustanciales. El corte de conocimiento es el 31 de marzo de 2025. La entrada multimodal más un contexto amplio lo hacen adecuado para tareas en las que necesitas razonar sobre una mezcla de prosa y material visual o basado en archivos en una sola solicitud.

Los casos de uso prácticos se derivan directamente de esas capacidades. Puedes usarlo para análisis y resumen de documentos, incluidos PDFs u otros archivos que necesiten ser leídos y razonados. La entrada de imágenes le permite describir, interpretar o extraer información de elementos visuales junto con instrucciones de texto. El contexto largo admite revisión de bases de código, comparación de múltiples documentos y redacción de formato largo. Su soporte de herramientas y salida estructurada también lo convierte en candidato para agentes y pipelines que necesitan respuestas legibles por máquina fiables en lugar de texto libre.

Puedes llamar a Mistral Medium 3 a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "mistralai/mistral-medium-3". Como la interfaz es compatible con OpenAI, los clientes y SDKs existentes que apuntan al formato de chat completions de OpenAI funcionan con cambios mínimos. El modelo admite frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. Esa combinación cubre el control de muestreo, ejecuciones deterministas mediante seed, secuencias de parada, salida JSON o restringida por esquema, y llamadas a funciones o herramientas.

Un límite que vale la pena señalar es la modalidad de salida: el modelo devuelve solo texto, por lo que no puede generar imágenes ni audio. Si tu tarea depende de la generación de imágenes o audio, o de capacidades fuera del razonamiento sobre texto y entrada multimodal, otro modelo encajaría mejor. Para la generación de texto, el razonamiento sobre documentos y los flujos de trabajo impulsados por herramientas, sin embargo, Mistral Medium 3 es un candidato razonable dado su tamaño de contexto, entrada de archivos e imágenes, y soporte de parámetros. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para conocer las tarifas actuales antes de comprometerte.