Mistral Medium 3.5
Réseau Neuronal
Mistral Medium 3.5 est un modèle Mistral AI pour le code, les agents et les tâches complexes, acceptant texte et images en entrée.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 209 715 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 est un modèle dense de 128 milliards de paramètres par Mistral AI. Il accepte texte et images en entrée et génère du texte. Il suit précisément les instructions, gérant efficacement les longues chaînes d'étapes pour les agents, le code et les tâches complexes nécessitant du raisonnement. Via BotHub, accédez au modèle sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une interface unique pour comparer les réponses. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les requêtes sont chiffrées ; pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, EDI et panneau d'administration avec limites. Idéal pour analyser un dépôt inconnu, expliquer sa logique, écrire et déboguer du code, créer des agents pour des tâches multi-étapes, interpréter des captures d'écran ou des schémas, et préparer la documentation technique.Questions fréquentes sur Mistral Medium 3.5
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Mistral avec un contexte de 262 144 jetons. Adapté aux longs documents, au code, à l'analyse, au refactoring, au débogage et aux réponses structurées. Accepte images et documents, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions externes.
Jusqu'à 209 715 jetons par réponse, suffisant pour un rapport long, la restructuration d'un document ou la génération d'un module de code. La longueur réelle dépend de la tâche et de votre prompt : le modèle utilise généralement bien moins que le volume disponible.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle peut décomposer une tâche en étapes avant de fournir un résultat. Cela aide en mathématiques, logique, analyse de code et instructions complexes. La différence est moins visible sur des requêtes simples, mais plus précise sur des tâches complexes.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée, facilitant l'intégration dans des agents, chatbots et pipelines où la réponse est directement utilisée par le code. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI : changez de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier pour analyse. L'entrée audio et vidéo n'est pas indiquée dans nos données. La génération d'images, de son ou de vidéo n'est pas non plus prévue pour ce modèle ; BotHub propose d'autres modèles pour ces tâches.
Les langues ne sont pas spécifiées dans nos données, nous ne pouvons donc rien promettre de concret. Le plus simple est de tester : envoyez une requête type et comparez le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre. Paiement et accès en roubles, sans VPN ni carte étrangère.