Mistral: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3 est un modèle de langage de niveau entreprise de Mistral, publié par le fournisseur le 7 mai 2025. Il appartient à la catégorie texte et se positionne comme un modèle haute performance qui équilibre un raisonnement solide et la prise en charge d'entrées multimodales. Si vous l'évaluez pour une charge de travail en production, le point essentiel est que Mistral l'a conçu pour la génération de texte générale et les tâches de raisonnement plutôt que pour une niche étroite unique.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 131 072 tokens, et la longueur maximale de sortie est de 104 857 tokens, il peut donc traiter de longs documents et renvoyer malgré tout des complétions substantielles. La date limite de connaissances est le 31 mars 2025. L'entrée multimodale associée à un grand contexte le rend adapté aux tâches où vous devez raisonner sur un mélange de prose et de contenu visuel ou de fichiers dans une seule requête.

Les cas d'usage pratiques découlent directement de ces capacités. Vous pouvez l'utiliser pour l'analyse et le résumé de documents, y compris des PDF ou d'autres fichiers qui doivent être lus et analysés. L'entrée d'images lui permet de décrire, d'interpréter ou d'extraire des informations à partir de visuels en parallèle d'instructions textuelles. Le long contexte prend en charge la revue de bases de code, la comparaison multi-documents et la rédaction longue. Sa prise en charge des outils et des sorties structurées en fait également un candidat pour les agents et les pipelines qui ont besoin de réponses lisibles par machine fiables plutôt que de texte libre.

Vous pouvez appeler Mistral Medium 3 via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "mistralai/mistral-medium-3". Comme l'interface est compatible OpenAI, les clients et SDK existants qui ciblent le format chat completions d'OpenAI fonctionnent avec des modifications minimales. Le modèle prend en charge frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. Cette combinaison couvre le contrôle d'échantillonnage, les exécutions déterministes via seed, les séquences d'arrêt, la sortie JSON ou contrainte par schéma, et l'appel de fonctions ou d'outils.

Une limite à noter est la modalité de sortie : le modèle renvoie uniquement du texte, il ne peut donc pas générer d'images ni d'audio. Si votre tâche dépend de la génération d'images ou d'audio, ou de capacités en dehors du raisonnement sur texte et entrées multimodales, un autre modèle conviendrait mieux. Pour la génération de texte, le raisonnement sur documents et les workflows pilotés par outils, cependant, Mistral Medium 3 est un candidat raisonnable compte tenu de sa taille de contexte, de son entrée de fichiers et d'images, et de sa prise en charge des paramètres. Consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour connaître les tarifs actuels avant de vous engager.