Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5, Mistral AI से एक dense 128B instruction-following मॉडल है। यह provider के medium tier में आता है, छोटे मॉडलों से ऊपर और सबसे बड़े मॉडलों से नीचे, और यह किसी एक संकीर्ण कार्य के बजाय सामान्य text कार्य के लिए बनाया गया है। मॉडल को provider ने 2026-04-30 को जारी किया था। api14 पर यह model id mistralai/mistral-medium-3-5 के अंतर्गत सूचीबद्ध है और text श्रेणी में आता है।

मॉडल text, image और file इनपुट स्वीकार करता है, और यह केवल text आउटपुट देता है। इसका context window 262144 tokens है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 209715 tokens है, इसलिए एक ही request में लंबे इनपुट और लंबे generations दोनों संभव हैं। चूंकि images और files को text के साथ भेजा जा सकता है, मॉडल मिश्रित सामग्री पर काम कर सकता है, जैसे embedded figures वाले documents या निर्देशों के साथ जोड़े गए screenshots। Provider इसे agentic workflows, coding, और complex tasks के लिए डिज़ाइन किया गया बताता है, जो बड़े context, multimodal input और बड़े output budget के संयोजन से मेल खाता है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। Agentic workflows स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं: मॉडल एक लंबी चलने वाली बातचीत या task state बनाए रख सकता है, tools को कॉल कर सकता है, और अंतिम उत्तर देने से पहले कई चरणों में तर्क कर सकता है। Coding भी एक है, चाहे वह code generate करना हो, किसी मौजूदा file को समझाना हो, या file input के रूप में दिए गए repository excerpt पर काम करना हो। Complex document tasks भी input modalities और context size से निकलते हैं, उदाहरण के लिए किसी लंबी report का सारांश देना, scanned page से structured data निकालना, या uploaded files के एक समूह के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। Reasoning parameters आपको कठिन prompts पर अधिक सुविचारित समस्या समाधान के बदले latency का व्यापार करने का तरीका देते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id mistralai/mistral-medium-3-5 का उपयोग करके कॉल करते हैं। Requests परिचित chat completions आकार का पालन करती हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries केवल base URL और key बदलने पर काम करती हैं। समर्थित request parameters हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। व्यवहार में यह sampling controls, seed के माध्यम से deterministic runs, stopping conditions, response_format और structured_outputs के माध्यम से structured या JSON-style output, और tools और tool_choice के माध्यम से tool use को कवर करता है। reasoning और include_reasoning parameters, साथ ही reasoning_effort, आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक तर्क करता है और क्या वह तर्क लौटाया जाता है।

आउटपुट के केवल text होने के अलावा कोई घोषित सीमा नहीं है, इसलिए यदि आपको image या audio आउटपुट चाहिए तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है। यदि आपका workload छोटा और latency sensitive है, तो उसी family का हल्का मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, जबकि Mistral Medium 3.5 उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिन्हें पूर्ण context window, multimodal input या tool-driven agent behaviour की आवश्यकता होती है।