Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 è il modello multimodale denso da 128B di Mistral AI, di punta, unito e a pesi aperti, con una finestra di contesto di 256K, costruito per il ragionamento a lungo termine, la codifica e chiamate a strumenti/output strutturati affidabili.
https://mistral.ai/news/vibe-remote-agents-mistral-medium-3-5?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 18, 2026
Tendenze del traffico mensile di Mistral Medium 3.5
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Visualizza storico del trafficoCos'è Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 è un nuovo modello fondamentale "merged" di punta di Mistral AI (anteprima pubblica) progettato per unificare l'istruzione, il ragionamento e la codifica in un unico set di pesi. È un modello denso da 128B di parametri con una finestra di contesto di 256.000 token e supporto per input multimodali (testo + immagini, output di testo). Rilasciato come pesi aperti con una licenza MIT modificata, è posizionato per eseguire attività di produttività e ingegneria lunghe e complesse, ed è ora il modello predefinito dietro Le Chat di Mistral e l'agente di codifica Vibe.
Caratteristiche principali di Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 è il modello "fuso" di punta a pesi aperti di Mistral AI che combina istruzioni, ragionamento e codifica in un unico modello denso da 128B parametri con una finestra di contesto di 256K. È progettato per lavori agentici a lungo termine (esecuzione multi-step affidabile, chiamata di strumenti e output strutturati), supporta input multimodali (testo + immagine, output di testo) e offre uno sforzo di ragionamento configurabile per richiesta. Alimenta gli agenti di codifica asincroni basati su cloud di Mistral in Vibe e la nuova modalità Lavoro in Le Chat, pur rimanendo pratico da auto-ospitare (con un minimo di quattro GPU) e disponibile tramite API e opzioni di distribuzione come NVIDIA NIM.
Modello di punta fuso (istruzione + ragionamento + codifica): Unifica la capacità di seguire le istruzioni, il ragionamento più profondo e la codifica in un unico set di pesi, mirando sia alla produttività della chat che ai flussi di lavoro di codifica agentici.
Denso 128B con finestra di contesto di 256K: Architettura grande e densa ottimizzata per esecuzioni lunghe e stabili e input di grandi dimensioni (ad esempio, documenti lunghi o un contesto di codebase sostanziale) con una finestra di 256.000 token.
Sforzo di ragionamento configurabile: La profondità del ragionamento può essere regolata per richiesta, consentendo risposte rapide per attività semplici o un ragionamento più deliberato per esecuzioni complesse, multi-step/agentiche.
Affidabilità agentica: chiamata di strumenti + output strutturati: Costruito per attività a lungo termine che comportano la chiamata affidabile di più strumenti e la produzione di output strutturati (ad esempio, JSON/chiamata di funzioni) che i sistemi a valle possono consumare.
Input multimodale (testo + immagine): Accetta sia input di testo che di immagine (con output di testo), con un codificatore visivo addestrato a gestire dimensioni e proporzioni variabili delle immagini.
Pesi aperti + auto-hosting pratico: Rilasciato come pesi aperti con una licenza MIT modificata e posizionato come auto-ospitabile con un minimo di quattro GPU, insieme all'accesso API e alle distribuzioni containerizzate (ad esempio, NVIDIA NIM).
Casi d'uso di Mistral Medium 3.5
Ingegneria del software asincrona (agenti di codifica remoti): Esegui lunghe attività di codifica nel cloud tramite agenti remoti Vibe – refactoring, aggiornamenti di dipendenze, generazione di test, indagini CI e correzioni di bug – restituendo i risultati come branch o bozze di PR per la revisione.
Automazione della produttività aziendale (modalità Lavoro): Nella modalità Lavoro di Le Chat, esegui flussi di lavoro multi-step attraverso strumenti connessi (documenti, e-mail, calendario, chat), sintetizza il contesto e redigi output con approvazioni umane per azioni sensibili.
Supporto clienti e risposta agli incidenti: Gestisci incidenti e problemi di supporto analizzando log/ticket, riassumendo ipotesi sulle cause principali e generando passaggi di rimedio; si integra bene con flussi di lavoro basati su strumenti (ad esempio, tracker di problemi, sistemi di incidenti).
Analisi delle telecomunicazioni e delle operazioni: Applica le forti prestazioni agentiche e di dominio del modello (ad esempio, punteggio τ³-Telecom) per assistere nella risoluzione dei problemi, nella sintesi della knowledge base e nell'automazione del flusso di lavoro in contesti di operazioni di rete.
Ricerca e reporting ricchi di documenti: Utilizza la finestra di contesto di 256K per acquisire grandi set di documentazione interna e ricerche web, quindi produrre brevi, rapporti o memo decisionali strutturati adatti per l'editing e la distribuzione a valle.
Comprensione visiva per i flussi di lavoro aziendali: Sfrutta l'input multimodale per interpretare screenshot, diagrammi o stati dell'interfaccia utente e convertirli in output di testo azionabili (ad esempio, segnalazioni di bug, note di implementazione o guida passo-passo).
Vantaggi
Pesi aperti con una licenza MIT modificata, che consente un maggiore controllo della distribuzione e opzioni di auto-hosting.
Progettato per lavori agentici a lungo termine (chiamata di strumenti, output strutturati, esecuzione multi-step stabile) con un'ampia finestra di contesto di 256K.
Ingombro di distribuzione pratico per un modello di classe ammiraglia (posizionato come auto-ospitabile con un minimo di quattro GPU) più canali di consegna multipli (API, Vibe, Le Chat, NVIDIA NIM).
Svantaggi
Lo stato di anteprima pubblica potrebbe implicare un comportamento, strumenti e prontezza aziendale in evoluzione rispetto alle versioni completamente mature.
I modelli densi da 128B possono essere più costosi da eseguire in inferenza rispetto a alternative più piccole o MoE, nonostante la maggiore stabilità.
Alcune esperienze di punta (ad esempio, agenti remoti, modalità Lavoro) sono legate a piani a pagamento (Pro/Team/Enterprise) e/o all'ecosistema di Mistral.
Come usare Mistral Medium 3.5
1) Scegli come vuoi eseguire Mistral Medium 3.5: Scegli uno dei punti di ingresso supportati a seconda del tuo obiettivo: (a) Le Chat per uso interattivo e modalità Lavoro (Anteprima), (b) Mistral Vibe CLI per flussi di lavoro di agenti di codifica (locale o remoto), (c) Mistral API per l'integrazione di app, o (d) auto-hosting/pesi aperti tramite Hugging Face / NVIDIA NIM per distribuzioni on-premise o controllate.
2) Usa Mistral Medium 3.5 in Le Chat (chat interattiva): Apri Le Chat (chat.mistral.ai). Mistral Medium 3.5 è il modello predefinito in Le Chat, quindi puoi iniziare subito a chiedere aiuto per il ragionamento, la codifica o attività a contesto lungo (supporta una finestra di contesto di 256k).
3) Usa la modalità Lavoro in Le Chat (Anteprima) per attività multi-step: In Le Chat, passa alla modalità Lavoro (Anteprima) quando hai bisogno di esecuzioni a lungo termine e multi-step (ricerca, analisi, azioni cross-tool). La modalità Lavoro esegue un harness di agente dedicato alimentato da Mistral Medium 3.5 e può chiamare strumenti in parallelo fino al completamento del lavoro.
4) Approva azioni sensibili in modalità Lavoro: Man mano che l'agente procede, rivedi le chiamate agli strumenti visibili e le motivazioni. Le Chat richiederà un'approvazione esplicita (in base alle tue autorizzazioni) prima di azioni sensibili come l'invio di messaggi, la scrittura di documenti o la modifica di dati.
5) Avvia una sessione di codifica da Le Chat (flusso di lavoro Vibe Code): Dalla homepage di Le Chat, esegui il flusso di lavoro Vibe Code (o usa la scorciatoia "Nuova sessione di codice"). Inserisci un prompt chiaro per l'attività di codifica (ad esempio, "correggi i test falliti nel mio repository"). Questo avvia una sessione di agente di codifica alimentata da Mistral Medium 3.5.
6) Usa Mistral Vibe CLI localmente per attività di agente di codifica: Installa e apri Mistral Vibe CLI. Configura la tua chiave API salvandola in ~/.vibe/.env per il riutilizzo. Seleziona il modello "mistral-medium-3.5" in Vibe (sostituisce Devstral 2 come modello predefinito dell'agente di codifica) e avvia un'attività di codifica agentica dal tuo terminale.
7) Avvia agenti remoti Vibe (codifica cloud asincrona): Da Vibe CLI o Le Chat, avvia una sessione di agente remoto per scaricare attività lunghe sul cloud. Le sessioni vengono eseguite in sandbox isolate, possono essere eseguite in parallelo e continuano mentre ti allontani. Puoi ispezionare i progressi tramite chiamate agli strumenti, diff e aggiornamenti di stato.
8) Teletrasporta una sessione Vibe locale in corso nel cloud: Se hai iniziato un'attività localmente in Vibe CLI e vuoi che continui in modo asincrono, usa la funzionalità di teletrasporto di Vibe per spostare la sessione nel cloud. La cronologia della sessione, lo stato dell'attività e le approvazioni vengono trasferiti; dopo il teletrasporto, continua a interagire da Le Chat (il teletrasporto è unidirezionale per la sorgente).
9) Rivedi gli output e le modifiche di GitHub (rami/PR): Quando l'agente termina, può aprire un ramo e/o una bozza di pull request su GitHub. Rivedi la PR come qualsiasi altro set di modifiche; commit, rami e bozze di PR persistono nel tuo repository.
10) Usa l'API Mistral per l'integrazione delle applicazioni: Chiama Mistral Medium 3.5 tramite l'API Mistral quando lo incorpori nei prodotti. Imposta il modello su "mistral-medium-3.5" e usalo per l'istruzione, il ragionamento, la codifica e gli output strutturati (la chiamata di funzione nativa/output JSON sono evidenziati come punti di forza).
11) Configura lo sforzo di ragionamento per richiesta (utilizzo API): Quando usi l'API, imposta "reasoning_effort" in base alla complessità dell'attività: usa "high" per prompt complessi e esecuzioni agentiche; usa "none" per risposte rapide e dirette. Questo permette allo stesso modello di comportarsi come un modello di chat veloce o un motore di ragionamento più profondo.
12) Auto-ospita usando pesi aperti (Hugging Face) o distribuisci tramite NVIDIA NIM: Se hai bisogno di auto-hosting, scarica i pesi aperti da Hugging Face (rilasciati con una licenza MIT modificata). Per la distribuzione in produzione, puoi anche usare NVIDIA NIM (microservizio di inferenza containerizzato) o endpoint ospitati da NVIDIA per la prototipazione, come riferito nell'annuncio ufficiale.
FAQ di Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 è il modello di punta unificato di Mistral AI (anteprima pubblica dal 29 aprile 2026) che combina il rispetto delle istruzioni, il ragionamento e la codifica in un unico modello denso da 128B con una finestra di contesto di 256k.
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8.3M
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#8656
Classifica Globale
#9
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Oct 2024-Oct 2025
Approfondimenti sugli Utenti di Mistral Medium 3.5
00:03:38
Durata Media della Visita
2.95
Pagine per Visita
43.14%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di Mistral Medium 3.5
FR: 41.73%
RU: 6.79%
DE: 5.95%
US: 5.7%
IN: 2.9%
Others: 36.94%
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