Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 est un modèle dense de 128B suivant les instructions, de Mistral AI. Il se situe dans le niveau intermédiaire du fournisseur, au-dessus des modèles plus petits et en dessous des plus grands, et il est conçu pour le travail textuel général plutôt que pour une seule tâche étroite. Le modèle a été publié par le fournisseur le 2026-04-30. Sur api14, il est répertorié sous l'identifiant de modèle mistralai/mistral-medium-3-5 et appartient à la catégorie texte.

Le modèle accepte des entrées texte, image et fichier, et il produit uniquement du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 262144 tokens, et la longueur maximale de sortie est de 209715 tokens, donc des entrées longues et des générations longues sont toutes deux possibles dans la même requête. Comme des images et des fichiers peuvent être transmis en plus du texte, le modèle peut travailler sur des contenus mixtes tels que des documents avec des figures intégrées ou des captures d'écran accompagnées d'instructions. Le fournisseur le décrit comme conçu pour les flux de travail agentiques, le codage et les tâches complexes, ce qui correspond à la combinaison d'un grand contexte, d'une entrée multimodale et d'un important budget de sortie.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Les flux de travail agentiques sont un choix naturel : le modèle peut maintenir une longue conversation ou un état de tâche, appeler des outils et raisonner sur de nombreuses étapes avant de produire une réponse finale. Le codage en est un autre, qu'il s'agisse de générer du code, d'expliquer un fichier existant ou de travailler sur un extrait de dépôt fourni comme entrée fichier. Les tâches documentaires complexes découlent également des modalités d'entrée et de la taille du contexte, par exemple résumer un long rapport, extraire des données structurées d'une page numérisée ou répondre à des questions sur un ensemble de fichiers téléversés. Les paramètres de raisonnement vous donnent un moyen d'échanger de la latence contre une résolution de problème plus réfléchie sur des invites plus difficiles.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle mistralai/mistral-medium-3-5. Les requêtes suivent la forme familière des complétions de chat, donc les bibliothèques clientes OpenAI existantes fonctionnent avec seulement un changement d'URL de base et de clé. Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. En pratique, cela couvre les contrôles d'échantillonnage, les exécutions déterministes via seed, les conditions d'arrêt, la sortie structurée ou de style JSON via response_format et structured_outputs, et l'utilisation d'outils via tools et tool_choice. Les paramètres reasoning et include_reasoning, ainsi que reasoning_effort, vous permettent de contrôler la quantité de raisonnement interne effectuée par le modèle et si ce raisonnement est renvoyé.

Il n'y a pas de limitation déclarée au-delà du fait que la sortie est uniquement textuelle, donc si vous avez besoin d'une sortie image ou audio, ce modèle n'est pas le bon choix. Si votre charge de travail est petite et sensible à la latence, un modèle plus léger de la même famille peut mieux convenir, tandis que Mistral Medium 3.5 convient aux tâches qui nécessitent la fenêtre de contexte complète, une entrée multimodale ou un comportement agentique piloté par outils.