Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5는 Mistral AI의 dense 128B 명령 수행 모델입니다. 이 모델은 제공업체의 medium 등급에 위치하며, 더 작은 모델들 위에 있고 가장 큰 모델들 아래에 있으며, 단일 좁은 작업보다는 일반 텍스트 작업을 위해 만들어졌습니다. 이 모델은 제공업체가 2026-04-30에 출시했습니다. api14에서는 모델 id mistralai/mistral-medium-3-5로 등록되어 있으며 text 카테고리에 속합니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받아들이고 텍스트 출력만 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 262144 토큰이고 최대 출력 길이는 209715 토큰이므로, 긴 입력과 긴 생성이 모두 같은 요청 안에서 가능합니다. 이미지와 파일을 텍스트와 함께 전달할 수 있기 때문에, 그림이 포함된 문서나 지시와 함께 제공된 스크린샷 같은 혼합 자료를 처리할 수 있습니다. 제공업체는 이 모델을 에이전트 워크플로, 코딩, 복잡한 작업을 위해 설계되었다고 설명하며, 이는 큰 컨텍스트, 멀티모달 입력, 큰 출력 예산의 조합과 일치합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 에이전트 워크플로는 자연스러운 적합입니다. 이 모델은 오래 실행되는 대화나 작업 상태를 유지하고, 도구를 호출하며, 최종 답변을 내기 전에 여러 단계에 걸쳐 추론할 수 있습니다. 코딩도 또 다른 용도입니다. 코드 생성, 기존 파일 설명, 파일 입력으로 제공된 저장소 발췌문 작업 등이 해당됩니다. 복잡한 문서 작업도 입력 양식과 컨텍스트 크기에서 따라옵니다. 예를 들어 긴 보고서 요약, 스캔한 페이지에서 구조화된 데이터 추출, 업로드한 파일 집합에 대한 질문 답변이 있습니다. reasoning 파라미터는 더 어려운 프롬프트에서 지연 시간을 더 신중한 문제 해결과 맞바꾸는 방법을 제공합니다.

이 모델은 모델 id mistralai/mistral-medium-3-5를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 요청은 익숙한 chat completions 형태를 따르므로, 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리는 base URL과 키만 바꾸면 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p입니다. 실제로 이는 샘플링 제어, seed를 통한 결정적 실행, 중지 조건, response_format과 structured_outputs를 통한 구조화 또는 JSON 스타일 출력, tools와 tool_choice를 통한 도구 사용을 포괄합니다. reasoning과 include_reasoning 파라미터는 reasoning_effort와 함께, 모델이 수행하는 내부 추론의 양과 그 추론이 반환되는지 여부를 제어할 수 있게 합니다.

출력이 텍스트 전용이라는 점 외에 명시된 제한은 없으므로, 이미지나 오디오 출력이 필요하다면 이 모델은 적합한 선택이 아닙니다. 워크로드가 작고 지연 시간에 민감하다면 같은 제품군의 더 가벼운 모델이 더 적합할 수 있으며, Mistral Medium 3.5는 전체 컨텍스트 윈도우, 멀티모달 입력 또는 도구 기반 에이전트 동작이 필요한 작업에 적합합니다.