Mistral Medium 3.5
нейросеть
Mistral Medium 3.5 — модель Mistral AI для кода, агентных сценариев и сложных задач, с поддержкой текста и изображений на входе.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 209 715 токенов
- Уровни рассуждений
- без рассуждений, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 — плотная модель на 128 миллиардов параметров от Mistral AI, обученная точно следовать инструкциям: на вход она принимает текст и изображения, на выходе даёт текст, а рассчитана на агентные сценарии, программирование и сложные многошаговые задачи. Вариант batch предназначен для пакетной обработки больших наборов запросов. В BotHub модель открывается без VPN и зарубежной карты, платить можно российскими картами в рублях и по факту использования, а купленные токены не сгорают. Рядом в одном окне более 250 моделей, между которыми легко переключаться, единый OpenAI-совместимый API позволяет заменить модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию, а переписка шифруется по AES-GCM. Разработчикам пригодятся генерация и рефакторинг кода, разбор ошибок и обращение к внешним инструментам внутри агентных цепочек; аналитикам — чтение схем, таблиц и скриншотов; редакторам и маркетологам — черновики и структурирование длинных материалов; командам поддержки — классификация обращений потоком. Компаниям BotHub оформит договор, счёт и ЭДО, а админ-панель с лимитами удержит расходы под контролем.Частые вопросы о Mistral Medium 3.5
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Mistral с контекстом 262144 токена. Она разбирает длинные документы, пишет и рефакторит код, отвечает на вопросы по загруженным материалам, принимает на вход изображения и вызывает внешние функции. Подходит для аналитики, поддержки, автоматизации и мультимодельных сервисов через единый API BotHub.
За один ответ модель выдаёт до 209715 токенов — этого хватит на объёмный отчёт, большой модуль кода или подробный разбор документа. Общее окно составляет 262144 токена, поэтому длинный ответ стоит планировать вместе с размером самого запроса.
Да, режим рассуждений у неё есть: перед финальным ответом модель прогоняет промежуточные шаги. Это заметно помогает в математике, логике, отладке кода и многошаговых задачах, где важно не просто угадать результат, а последовательно к нему прийти.
Да. Модель поддерживает function calling и структурированный вывод JSON, поэтому её удобно встраивать в агентов, чат-ботов и пайплайны: она вызывает ваши инструменты и возвращает данные в заданной схеме. В BotHub это работает через единый OpenAI-совместимый API, без переписывания интеграции при смене модели.
Изображения и документы — да: можно прислать скан, PDF, схему или скриншот и попросить извлечь данные, сравнить или объяснить. Работа с аудио и видео в наших данных не отмечена, так что для озвучки или разбора роликов выберите в каталоге профильную модель.
Mistral развивает свои модели как мультиязычные, и на практике они уверенно работают с русскими текстами. Точных оценок качества по конкретно этой версии в наших данных нет, поэтому надёжнее всего прогнать пару своих типовых задач и сравнить с другими моделями в одном окне BotHub.