Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 は Mistral AI による密な 128B の指示追従モデルです。プロバイダーの中間層に位置し、小規模なモデルの上、最大規模のモデルの下にあって、単一の狭いタスクではなく汎用的なテキスト作業向けに作られています。このモデルはプロバイダーによって 2026-04-30 にリリースされました。api14 ではモデル id mistralai/mistral-medium-3-5 で掲載されており、text カテゴリに属します。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、出力はテキストのみを生成します。コンテキストウィンドウは 262144 トークン、最大出力長は 209715 トークンであるため、長い入力と長い生成の両方が同一リクエスト内で可能です。画像やファイルをテキストと一緒に渡せるため、図が埋め込まれた文書や、指示と組み合わせたスクリーンショットなど、混在した素材を扱えます。プロバイダーはこれをエージェント的ワークフロー、コーディング、複雑なタスク向けと説明しており、これは大きなコンテキスト、マルチモーダル入力、大きな出力予算の組み合わせと一致します。

これらの能力はいくつかの実用的な用途を示します。エージェント的ワークフローは自然な適合先です。モデルは長時間実行される会話やタスク状態を保持し、ツールを呼び出し、最終回答を生成する前に多くのステップにわたって推論できます。コーディングもその一つで、コードの生成、既存ファイルの説明、ファイル入力として提供されたリポジトリの抜粋の処理などが該当します。複雑な文書タスクも入力モダリティとコンテキストサイズから導かれます。たとえば長いレポートの要約、スキャンしたページからの構造化データの抽出、アップロードされたファイル群に関する質問への回答などです。reasoning パラメータにより、より難しいプロンプトでレイテンシと引き換えに、より熟考された問題解決を行う方法が得られます。

このモデルは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id mistralai/mistral-medium-3-5 を使って呼び出します。リクエストは使い慣れた chat completions の形式に従うため、既存の OpenAI クライアントライブラリはベース URL とキーの変更だけで動作します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、include_reasoning、max_tokens、presence_penalty、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。実際にはこれでサンプリング制御、seed による決定論的実行、停止条件、response_format と structured_outputs による構造化または JSON 形式の出力、tools と tool_choice によるツール使用をカバーします。reasoning と include_reasoning のパラメータ、および reasoning_effort により、モデルが実行する内部推論の量と、その推論を返すかどうかを制御できます。

出力がテキストのみであること以外に明示された制限はないため、画像や音声の出力が必要な場合、このモデルは適切な選択ではありません。ワークロードが小さくレイテンシに敏感な場合は、同じファミリーのより軽量なモデルの方が適しているかもしれません。一方、Mistral Medium 3.5 は完全なコンテキストウィンドウ、マルチモーダル入力、またはツール駆動のエージェント動作を必要とするタスクに適しています。