Mistral Medium 3.5는 오픈 웨이트인가요? 어떤 라이선스로 출시되나요?

네. Mistral Medium 3.5는 수정된 MIT 라이선스에 따라 오픈 웨이트로 출시됩니다(Hugging Face에서 웨이트 사용 가능).

Mistral Medium 3.5의 컨텍스트 창 크기는 얼마이며, 어디에 유용하게 사용되나요?

256,000 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, 이는 긴 문서, 대규모 코드베이스 및 확장된 에이전트 대화에 유용합니다.

Mistral Medium 3.5에 대해 보고된 벤치마크는 무엇인가요?

Mistral은 SWE-Bench Verified에서 77.6%, τ³-Telecom에서 91.4%를 기록했다고 보고하며, 이는 보고된 비교에서 Devstral 2 및 Qwen3.5 397B A17B와 같은 모델보다 앞선 위치를 차지합니다.

Mistral Medium 3.5는 자체 호스팅이 가능한가요? 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?

네. Mistral은 최소 4개의 GPU로 자체 호스팅할 수 있다고 명시하며, 상당한(하지만 하이퍼스케일러는 아닌) GPU 인프라를 가진 조직에 실용적임을 목표로 합니다.

Mistral Medium 3.5 API 비용은 얼마인가요?

Mistral의 API를 통해 입력 토큰 100만 개당 $1.50, 출력 토큰 100만 개당 $7.50의 가격이 책정됩니다.

Mistral Medium 3.5는 어디에서 사용할 수 있나요?

Le Chat(기본 모델이 됨), Mistral Vibe(원격 코딩 에이전트 포함), Mistral의 API, NVIDIA NIM 컨테이너화된 추론 마이크로서비스로 제공되며, 프로토타이핑을 위해 NVIDIA GPU 가속 엔드포인트에서도 호스팅됩니다.

Mistral Medium 3.5는 비전(이미지 입력)을 지원하나요?

네. 가변 이미지 크기 및 종횡비를 처리하도록 처음부터 훈련된 비전 인코더를 포함하며, 텍스트 및 이미지 입력을 받아 텍스트 출력을 생성합니다.

Mistral Medium 3.5

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Mistral Medium 3.5는 Mistral AI의 플래그십 병합형 오픈 웨이트 128B 밀집 다중 모드 모델로, 256K 컨텍스트 창을 가지며 장기 추론, 코딩 및 안정적인 도구 호출/구조화된 출력을 위해 구축되었습니다.

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https://mistral.ai/news/vibe-remote-agents-mistral-medium-3-5?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:May 18, 2026

Mistral Medium 3.5 월간 트래픽 동향

Mistral Medium 3.5은(는) 지난달 8.3m회 방문을 기록했으며, 이는 7.4%의 약간의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Mistral Medium 3.5이란?

Mistral Medium 3.5는 Mistral AI의 새로운 플래그십 "병합된" 기반 모델(공개 미리보기)로, 단일 가중치 세트에서 지시 따르기, 추론 및 코딩을 통합하도록 설계되었습니다. 256,000 토큰 컨텍스트 창과 다중 모드 입력 지원(텍스트 + 이미지, 텍스트 출력)을 갖춘 밀집된 128B 매개변수 모델입니다. 수정된 MIT 라이선스에 따라 오픈 웨이트로 출시되었으며, 길고 복잡한 생산성 및 엔지니어링 작업을 실행하도록 포지셔닝되었으며, 현재 Mistral의 Le Chat 및 Vibe 코딩 에이전트의 기본 모델입니다.

Mistral Medium 3.5의 주요 기능

Mistral Medium 3.5는 Mistral AI의 오픈 웨이트 플래그십 "병합" 모델로, 단일 밀집 128B 매개변수 모델에 256K 컨텍스트 창을 갖추고 지시 따르기, 추론 및 코딩을 결합합니다. 이 모델은 장기적인 에이전트 작업(신뢰할 수 있는 다단계 실행, 도구 호출 및 구조화된 출력)을 위해 설계되었으며, 다중 모드 입력(텍스트 + 이미지, 텍스트 출력)을 지원하고 요청당 구성 가능한 추론 노력을 제공합니다. Vibe의 Mistral 클라우드 기반 비동기 코딩 에이전트와 Le Chat의 새로운 Work 모드를 지원하며, 자체 호스팅(최소 4개의 GPU)에도 실용적이며 API 및 NVIDIA NIM과 같은 배포 옵션을 통해 사용할 수 있습니다.

병합된 플래그십 모델 (지시 + 추론 + 코딩): 채팅 생산성 및 에이전트 코딩 워크플로우를 모두 목표로 하는 지시 따르기, 심층 추론 및 코딩 기능을 하나의 가중치 세트로 통합합니다.

256K 컨텍스트 창을 갖춘 밀집 128B: 안정적인 장기 실행 및 대규모 입력(예: 긴 문서 또는 상당한 코드베이스 컨텍스트)에 최적화된 대규모 밀집 아키텍처로, 256,000 토큰 창을 제공합니다.

구성 가능한 추론 노력: 요청당 추론 깊이를 조정할 수 있어 간단한 작업에는 빠른 응답을, 복잡한 다단계/에이전트 실행에는 더 신중한 추론을 가능하게 합니다.

에이전트 신뢰성: 도구 호출 + 구조화된 출력: 여러 도구를 안정적으로 호출하고 다운스트림 시스템이 사용할 수 있는 구조화된 출력(예: JSON/함수 호출)을 생성하는 장기적인 작업을 위해 구축되었습니다.

다중 모드 입력 (텍스트 + 이미지): 텍스트 및 이미지 입력을 모두 허용하며(텍스트 출력 포함), 다양한 이미지 크기 및 종횡비를 처리하도록 훈련된 비전 인코더를 갖추고 있습니다.

오픈 웨이트 + 실용적인 자체 호스팅: 수정된 MIT 라이선스에 따라 오픈 웨이트로 출시되었으며, API 액세스 및 컨테이너화된 배포(예: NVIDIA NIM)와 함께 최소 4개의 GPU에서 자체 호스팅이 가능하도록 포지셔닝되었습니다.

Mistral Medium 3.5의 사용 사례

비동기 소프트웨어 엔지니어링 (원격 코딩 에이전트): Vibe 원격 에이전트를 통해 클라우드에서 리팩토링, 종속성 업그레이드, 테스트 생성, CI 조사 및 버그 수정과 같은 긴 코딩 작업을 실행하고, 검토를 위한 브랜치 또는 초안 PR로 결과를 반환합니다.

기업 생산성 자동화 (Work 모드): Le Chat Work 모드에서 연결된 도구(문서, 이메일, 캘린더, 채팅) 전반에 걸쳐 다단계 워크플로우를 실행하고, 컨텍스트를 종합하며, 민감한 작업에 대한 인간 승인 게이트를 통해 출력을 초안합니다.

고객 지원 및 사고 대응: 로그/티켓 분석, 근본 원인 가설 요약, 해결 단계 생성 등을 통해 사고 및 지원 문제를 분류합니다. 도구 기반 워크플로우(예: 이슈 트래커, 사고 시스템)와 잘 통합됩니다.

통신 및 운영 분석: 모델의 강력한 에이전트 및 도메인 성능(예: τ³-Telecom 점수)을 네트워크 운영 컨텍스트에서 문제 해결, 지식 기반 합성 및 워크플로우 자동화를 지원하는 데 적용합니다.

문서 중심 연구 및 보고: 256K 컨텍스트 창을 사용하여 대규모 내부 문서 세트 및 웹 조사를 수집한 다음, 후속 편집 및 배포에 적합한 구조화된 요약, 보고서 또는 의사 결정 메모를 생성합니다.

비즈니스 워크플로우를 위한 시각적 이해: 다중 모드 입력을 활용하여 스크린샷, 다이어그램 또는 UI 상태를 해석하고 이를 실행 가능한 텍스트 출력(예: 버그 보고서, 구현 노트 또는 단계별 지침)으로 변환합니다.

장점

수정된 MIT 라이선스에 따른 오픈 웨이트로, 더 큰 배포 제어 및 자체 호스팅 옵션을 가능하게 합니다.

대규모 256K 컨텍스트 창을 통해 장기적인 에이전트 작업(도구 호출, 구조화된 출력, 안정적인 다단계 실행)을 위해 설계되었습니다.

플래그십 클래스 모델에 대한 실용적인 배포 공간(최소 4개의 GPU에서 자체 호스팅 가능)과 여러 전달 채널(API, Vibe, Le Chat, NVIDIA NIM)을 제공합니다.

단점

공개 미리보기 상태는 완전히 성숙한 릴리스에 비해 진화하는 동작, 도구 및 엔터프라이즈 준비 상태를 의미할 수 있습니다.

밀집 128B 모델은 안정성이 향상되었음에도 불구하고 추론 시 더 작거나 MoE 대안보다 실행 비용이 더 많이 들 수 있습니다.

일부 플래그십 경험(예: 원격 에이전트, Work 모드)은 유료 플랜(Pro/Team/Enterprise) 및/또는 Mistral의 생태계에 연결되어 있습니다.

Mistral Medium 3.5 사용 방법

1) Mistral Medium 3.5를 실행할 방법을 선택하세요.: 목표에 따라 지원되는 진입점 중 하나를 선택하세요: (a) 대화형 사용 및 작업 모드(미리보기)를 위한 Le Chat, (b) 코딩 에이전트 워크플로(로컬 또는 원격)를 위한 Mistral Vibe CLI, (c) 앱 통합을 위한 Mistral API, 또는 (d) 온프레미스 또는 제어된 배포를 위한 Hugging Face / NVIDIA NIM을 통한 자체 호스팅/오픈 웨이트.

2) Le Chat에서 Mistral Medium 3.5 사용 (대화형 채팅): Le Chat(chat.mistral.ai)을 엽니다. Mistral Medium 3.5는 Le Chat의 기본 모델이므로 추론, 코딩 지원 또는 긴 컨텍스트 작업(256k 컨텍스트 창 지원)을 위해 즉시 프롬프트를 시작할 수 있습니다.

3) Le Chat의 작업 모드(미리보기)를 사용하여 다단계 작업 수행: Le Chat에서 장기적인 다단계 실행(연구, 분석, 교차 도구 작업)이 필요할 때 작업 모드(미리보기)로 전환합니다. 작업 모드는 Mistral Medium 3.5로 구동되는 전용 에이전트 하네스를 실행하며 작업이 완료될 때까지 도구를 병렬로 호출할 수 있습니다.

4) 작업 모드에서 민감한 작업 승인: 에이전트가 진행됨에 따라 보이는 도구 호출 및 근거를 검토합니다. Le Chat은 메시지 전송, 문서 작성 또는 데이터 수정과 같은 민감한 작업 전에 명시적인 승인(사용자 권한에 따라)을 요청합니다.

5) Le Chat에서 코딩 세션 시작 (Vibe 코드 워크플로): Le Chat 홈페이지에서 Vibe 코드 워크플로를 실행하거나("새 코드 세션" 단축키 사용) 명확한 코딩 작업 프롬프트(예: "내 저장소에서 실패한 테스트 수정")를 입력합니다. 그러면 Mistral Medium 3.5로 구동되는 코딩 에이전트 세션이 시작됩니다.

6) 코딩 에이전트 작업을 위해 Mistral Vibe CLI를 로컬에서 사용: Mistral Vibe CLI를 설치하고 엽니다. API 키를 ~/.vibe/.env에 저장하여 재사용하도록 구성합니다. Vibe에서 "mistral-medium-3.5" 모델을 선택하고(Devstral 2를 기본 코딩 에이전트 모델로 대체) 터미널에서 에이전트 코딩 작업을 시작합니다.

7) Vibe 원격 에이전트 시작 (비동기 클라우드 코딩): Vibe CLI 또는 Le Chat에서 원격 에이전트 세션을 시작하여 긴 작업을 클라우드로 오프로드합니다. 세션은 격리된 샌드박스에서 실행되며 병렬로 실행될 수 있으며 사용자가 자리를 비워도 계속 실행됩니다. 도구 호출, 차이점 및 상태 업데이트를 통해 진행 상황을 검사할 수 있습니다.

8) 진행 중인 로컬 Vibe 세션을 클라우드로 텔레포트: Vibe CLI에서 로컬로 작업을 시작했고 비동기적으로 계속하고 싶다면 Vibe의 텔레포트 기능을 사용하여 세션을 클라우드로 이동합니다. 세션 기록, 작업 상태 및 승인이 이전됩니다. 텔레포트 후 Le Chat에서 계속 상호 작용합니다(텔레포트는 소스당 단방향입니다).

9) 출력 및 GitHub 변경 사항 검토 (브랜치/PR): 에이전트가 완료되면 GitHub에서 브랜치 및/또는 초안 풀 리퀘스트를 열 수 있습니다. 다른 변경 세트와 마찬가지로 PR을 검토합니다. 커밋, 브랜치 및 초안 PR은 저장소에 유지됩니다.

10) 애플리케이션 통합을 위해 Mistral API 사용: 제품에 임베딩할 때 Mistral API를 통해 Mistral Medium 3.5를 호출합니다. 모델을 "mistral-medium-3.5"로 설정하고 지시 따르기, 추론, 코딩 및 구조화된 출력(네이티브 함수 호출/JSON 출력이 강점으로 강조됨)에 사용합니다.

11) 요청당 추론 노력 구성 (API 사용): API를 사용할 때 작업 복잡도에 따라 "reasoning_effort"를 설정합니다. 복잡한 프롬프트 및 에이전트 실행에는 "high"를 사용하고, 빠르고 직접적인 응답에는 "none"을 사용합니다. 이를 통해 동일한 모델이 빠른 채팅 모델 또는 더 깊은 추론 엔진처럼 작동할 수 있습니다.

12) 오픈 웨이트를 사용하여 자체 호스팅 (Hugging Face) 또는 NVIDIA NIM을 통해 배포: 자체 호스팅이 필요한 경우 Hugging Face에서 오픈 웨이트를 다운로드합니다(수정된 MIT 라이선스에 따라 출시됨). 프로덕션 배포의 경우 공식 발표에서 언급된 바와 같이 NVIDIA NIM(컨테이너화된 추론 마이크로서비스) 또는 프로토타이핑을 위한 NVIDIA 호스팅 엔드포인트를 사용할 수도 있습니다.