Mistral AI представила Mistral Medium 3.5 — плотная открытая 128B-модель с полной мультимодальностью

Mistral AI открыла исходный код своей флагманской мультимодальной модели — Mistral Medium 3.5. Модель базируется на плотной архитектуре со 128 миллиардов параметров с контекстным окном в 256 тысяч токенов, и объединяет в одном наборе весов точное следование инструкциям, логические рассуждения, написание кода и полную мультимодальность. Новинка сменяет предшественников — Mistral Medium 3.1 и Magistral в платформе Le Chat, а также Devstral 2 в агенте для разработки Vibe CLI. 

Главная техническая особенность модели — регулируемая под каждый запрос глубина рассуждений, благодаря которой одна и та же система мгновенно отвечает на бытовые вопросы в диалоге и способна без смены режима выполнять сложные агентные сценарии, наращивая вычислительные затраты только тогда, когда это действительно необходимо. Визуальный энкодер обучен с нуля и корректно обрабатывает изображения произвольного размера и соотношения сторон, что позволяет извлекать смысл из визуального контента наравне с текстом. Модель поддерживает десятки языков, включая английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский, строго придерживается системных промптов, обладает нативными агентными способностями — вызовом функций и выдачей структурированного JSON — и предоставляет контекстное окно в 256 тысяч токенов. Открытые веса опубликованы на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT, которая разрешает коммерческое и некоммерческое использование, за исключением компаний с ежемесячной выручкой свыше 20 млн долларов США (для них требуется отдельная коммерческая лицензия). Для локального инференса через vLLM или SGLang выпущена модель EAGLE, ускоряющая вывод модели.

На бенчмарках Mistral Medium 3.5 набирает 91.4% на τ³-Telecom и 77.6% на SWE-Bench Verified, превосходя все прежние модели Mistral для написания кода, включая Devstral. Это позволило полностью заменить Devstral 2 в агенте Vibe CLI. Независимые тесты показывают, что модель достигает более 90% от уровня производительности Claude Sonnet 3.7 в задачах на рассуждение и программирование, но при значительно более низкой стоимости, что делает ее привлекательным выбором для локального развертывания. Кроме того, Mistral Medium 3.5 также обходит открытые модели того же класса, вроде GLM 5, Kimi K2.5 и Qwen 3.5 — очень странно, что Mistral сравнивает свое флагманское решение именно с этими нейронками, которые уже обзавелись приемниками в лице более современных версий с лучшей производительностью.

Mistral Medium 3.5 становится центральным звеном экосистемы Mistral AI, объединяя текстовые, визуальные и агентные задачи с адаптивной вычислительной сложностью в единую нейросеть. Модель не только превосходит узкоспециализированных предшественников по ключевым метрикам, но и задает новую планку эффективности: она приближается к производительности значительно более дорогих и больших конкурентов, оставаясь при этом доступной для локального использования и предлагая гибкие условия лицензирования.