Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 es un modelo denso de 128B para seguimiento de instrucciones de Mistral AI. Se sitúa en el nivel medio del proveedor, por encima de los modelos más pequeños y por debajo de los más grandes, y está diseñado para trabajo de texto general en lugar de una única tarea concreta. El modelo fue lanzado por el proveedor el 2026-04-30. En api14 aparece bajo el id de modelo mistralai/mistral-medium-3-5 y se incluye en la categoría de texto.

El modelo acepta entradas de texto, imagen y archivo, y produce únicamente salida de texto. Su ventana de contexto es de 262144 tokens, y la longitud máxima de salida es de 209715 tokens, por lo que tanto las entradas largas como las generaciones largas son posibles dentro de la misma solicitud. Como se pueden pasar imágenes y archivos junto con el texto, el modelo puede trabajar sobre material mixto, como documentos con figuras incrustadas o capturas de pantalla acompañadas de instrucciones. El proveedor lo describe como diseñado para flujos de trabajo agénticos, programación y tareas complejas, lo que encaja con la combinación de un contexto grande, entrada multimodal y un presupuesto de salida amplio.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. Los flujos de trabajo agénticos son un encaje natural: el modelo puede mantener una conversación o un estado de tarea de larga duración, llamar a herramientas y razonar a lo largo de muchos pasos antes de producir una respuesta final. La programación es otra, ya sea generar código, explicar un archivo existente o trabajar con un fragmento de repositorio proporcionado como entrada de archivo. Las tareas complejas con documentos también se derivan de las modalidades de entrada y del tamaño del contexto, por ejemplo resumir un informe largo, extraer datos estructurados de una página escaneada o responder preguntas sobre un conjunto de archivos subidos. Los parámetros de razonamiento ofrecen una forma de intercambiar latencia por una resolución de problemas más deliberada en indicaciones difíciles.

Se llama al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo mistralai/mistral-medium-3-5. Las solicitudes siguen la forma habitual de chat completions, por lo que las bibliotecas cliente de OpenAI existentes funcionan con solo cambiar la URL base y la clave. Los parámetros de solicitud admitidos son frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools y top_p. En la práctica, esto cubre controles de muestreo, ejecuciones deterministas mediante seed, condiciones de parada, salida estructurada o de estilo JSON a través de response_format y structured_outputs, y uso de herramientas mediante tools y tool_choice. Los parámetros reasoning e include_reasoning, junto con reasoning_effort, permiten controlar cuánto razonamiento interno realiza el modelo y si ese razonamiento se devuelve.

No hay ninguna limitación indicada más allá de que la salida es solo texto, así que si necesitas salida de imagen o audio este modelo no es la elección adecuada. Si tu carga de trabajo es pequeña y sensible a la latencia, un modelo más ligero de la misma familia puede encajar mejor, mientras que Mistral Medium 3.5 es adecuado para tareas que necesitan la ventana de contexto completa, entrada multimodal o comportamiento agéntico impulsado por herramientas.