Mistral Medium 3
Red Neuronal
Mistral Medium 3 es un modelo de lenguaje corporativo de Mistral AI para razonamiento y tareas multimodales.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Mistral Medium 3?
Mistral Medium 3 es un modelo de la empresa francesa Mistral AI, creado para escenarios corporativos: combina razonamiento avanzado y trabajo multimodal con un coste operativo aproximadamente ocho veces menor que soluciones de nivel comparable. En BotHub, está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas por tokens con tarjetas rusas según el uso, sin suscripción, y los tokens no utilizados no caducan. Junto a ella, en una misma ventana, hay más de 250 redes neuronales, por lo que es fácil comparar respuestas y cambiar de modelo sin reescribir la integración: la conexión se realiza a través de una API única compatible con OpenAI, la correspondencia está cifrada y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos (EDI) y un panel de administración con límites. Es útil cuando necesitas analizar un documento extenso y resumirlo, realizar análisis y explicar el proceso de razonamiento, procesar una imagen junto con una consulta de texto, crear un asistente interno para el equipo o utilizar el modelo como base para un chatbot de soporte.Preguntas frecuentes sobre Mistral Medium 3
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto universal de Mistral con un contexto de 131 072 tokens. Es adecuado para trabajar con código y refactorización, análisis de documentos largos, analítica y tareas STEM, así como para chatbots y asistentes con llamada a herramientas. Además, acepta imágenes y archivos como entrada.
El límite de salida es de hasta 104 857 tokens por respuesta, lo que equivale al volumen de un documento completo o un módulo de código grande. Junto con una ventana de contexto de 131 072 tokens, puedes cargar material extenso y obtener un análisis detallado sin dividirlo en partes.
No se indica un modo separado de razonamiento detallado en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso directamente en el prompt; para tareas lógicas y STEM, esto suele mejorar la calidad. Si necesitas modelos de razonamiento, cámbiate a ellos en la misma ventana de BotHub.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Esto permite conectar herramientas externas, bases de datos y servicios, crear agentes y obtener respuestas predecibles según un esquema. Funciona a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, por lo que la integración no se reescribe al cambiar de modelo.
El modelo acepta texto, imágenes y documentos como entrada, incluyendo el procesamiento nativo de archivos. Puedes enviar una captura de pantalla, un esquema, un PDF o una tabla y obtener un análisis, extracción de datos o un resumen. La compatibilidad con audio y video no está indicada en nuestros datos.
Mistral Medium 3 es un modelo multilingüe y funciona con consultas en ruso: responde, resume documentos y ayuda con código y redacción. Es fácil comprobar la calidad con tus propias tareas: en BotHub solo pagas por los tokens realmente consumidos y puedes comparar la respuesta con otros modelos.