Mistral: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3 to model językowy klasy korporacyjnej od Mistral, wydany przez dostawcę 7 maja 2025. Należy do kategorii tekstowej i jest pozycjonowany jako model wysokiej wydajności, który równoważy silne rozumowanie z obsługą danych wejściowych multimodalnych. Jeśli oceniasz go pod kątem obciążenia produkcyjnego, kluczowe jest to, że Mistral zbudował go do ogólnego generowania tekstu i zadań rozumowania, a nie do jednej wąskiej niszy.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a jako dane wyjściowe produkuje tekst. Jego okno kontekstu wynosi 131 072 tokeny, a maksymalna długość danych wyjściowych to 104 857 tokenów, więc może obsłużyć długie dokumenty i nadal zwracać obszerne uzupełnienia. Data odcięcia wiedzy to 31 marca 2025. Wejście multimodalne plus duży kontekst czynią go odpowiednim do zadań, w których trzeba rozumować nad mieszanką prozy oraz materiału wizualnego lub opartego na plikach w jednym żądaniu.

Praktyczne przypadki użycia wynikają bezpośrednio z tych możliwości. Możesz go użyć do analizy i streszczania dokumentów, w tym plików PDF lub innych plików, które trzeba odczytać i przeanalizować. Wejście obrazowe pozwala mu opisywać, interpretować lub wyodrębniać informacje z materiałów wizualnych wraz z instrukcjami tekstowymi. Długi kontekst obsługuje przegląd bazy kodu, porównywanie wielu dokumentów i tworzenie długich tekstów. Jego obsługa narzędzi i ustrukturyzowanych danych wyjściowych czyni go również kandydatem do agentów i potoków, które potrzebują niezawodnych odpowiedzi czytelnych maszynowo, a nie swobodnego tekstu.

Możesz wywołać Mistral Medium 3 przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "mistralai/mistral-medium-3". Ponieważ interfejs jest zgodny z OpenAI, istniejące klienty i zestawy SDK ukierunkowane na format uzupełnień czatu OpenAI działają przy minimalnych zmianach. Model obsługuje frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools i top_p. Ta kombinacja obejmuje kontrolę próbkowania, deterministyczne uruchomienia przez seed, sekwencje stop, dane wyjściowe w formacie JSON lub ograniczone schematem oraz wywoływanie funkcji lub narzędzi.

Jednym ograniczeniem wartym odnotowania jest modalność danych wyjściowych: model zwraca tylko tekst, więc nie może generować obrazów ani dźwięku. Jeśli twoje zadanie zależy od generowania obrazów lub dźwięku albo od możliwości wykraczających poza rozumowanie na tekście i wejściu multimodalnym, lepiej pasowałby inny model. Jednak do generowania tekstu, rozumowania nad dokumentami i przepływów pracy opartych na narzędziach Mistral Medium 3 jest rozsądnym kandydatem, biorąc pod uwagę jego rozmiar kontekstu, wejście plikowe i obrazowe oraz obsługę parametrów. Sprawdź bieżącą tabelę cen na tej stronie, aby poznać aktualne stawki przed podjęciem decyzji.