Mistral Medium 3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Mistral Medium 3 to zastrzeżony model AI od Mistral, sklasyfikowany jako poziom zaawansowany z oknem kontekstowym 128 tys. tokenów. Poznaj wyniki benchmarków, m...
2 min czytania
Mistral Large 3 to zaawansowany model AI przeznaczony do wymagających obciążeń produkcyjnych, opracowany przez firmę Mistral i wydany w grudniu 2025 roku. Jako model o otwartych wagach, jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne — możesz go samodzielnie hostować, dostrajać na własnych danych lub uruchamiać lokalnie bez zależności od API. Obsługuje okno kontekstowe o wielkości 256K tokenów, wystarczające dla większości dokumentów i aplikacji wieloobrotowych.
Na tablicy liderów AI FlowHunt jest jednym z 24 śledzonych modeli, ocenionych w 3 benchmarkach. Wyróżniające się wyniki: 93,6% w MATH-500 (#1 z 4); 73,1% w MMLU-Pro (#5 z 8); 43,9% w GPQA Diamond (#14 z 14).
Mistral Large 3 został wydany 2 grudnia 2025 roku jako najbardziej zaawansowany komercyjny model Mistral i, co kluczowe, jako wydanie o otwartych wagach na licencji Apache 2.0. Z 41B aktywnymi parametrami z całkowitej architektury MoE 675B, jest to największy i najbardziej zaawansowany w pełni licencjonowany przez Apache model graniczny dostępny na rynku. Mistral zaprojektował Large 3 z myślą o potrzebach europejskich przedsiębiorstw: możliwy do wdrożenia w centrach danych UE, zgodny z RODO z założenia (dane nigdy nie opuszczają regionu wdrożenia) i użyteczny w zastosowaniach komercyjnych bez restrykcyjnych warunków licencyjnych wielu modeli o otwartych wagach. Jego wynik MMLU-Pro na poziomie 84,2% oraz solidny profil wnioskowania naukowego uczyniły go domyślnym wyborem dla europejskich branż regulowanych — finansów, opieki zdrowotnej i prawa — które potrzebują silnych możliwości AI bez wysyłania danych do dostawców API z USA.
Uwaga: Korporacyjny model ogólnego zastosowania, Apache 2.0. Słabe twarde wnioskowanie (GPQA 43,9%).
- Data wydania
- Grudzień 2025
- Parametry
- 41B/675B MoE
- Kontekst
- 256K tokenów
- Wagi
- Otwarte
- Poziom
- Advanced
- Dostawca
- Mistral
Mistral Large 3 Benchmark Rankings
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 43.9% | 14 of 14 | 3P | Graduate-level Google-proof science Q&A |
| MMLU-Pro | 73.1% | 5 of 8 | 3P | Hard knowledge reasoning, 12K questions |
| MATH-500 | 93.6% | 1 of 4 | 3P | Hendrycks math (500 problems) |
Detailed Benchmark Scores
GPQA ◇
3P
43.9%
Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-P
3P
73.1%
Hard knowledge reasoning, 12K questions
MATH
3P
93.6%
Hendrycks math (500 problems)
Mistral Large 3 vs. Advanced Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | Mistral Large 3 | Claude Sonnet 4.6 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| GPQA ◇ | 43.9% | — | — |
| MMLU-P | 73.1% | — | — |
| MATH | 93.6% | 89.0% | — |
About Mistral
Mistral AI to francuska firma AI założona w kwietniu 2023 roku przez Arthura Menscha (byłego pracownika Google DeepMind), Guillaume'a Lample'a i Timothée Lacroix (obaj z Meta AI Research). Firma pozycjonuje się jako europejski mistrz w generatywnej AI, łącząc komercyjne API ze strategicznymi wydaniami modeli o otwartych wagach. Flagowa seria Large firmy Mistral oraz modele licencjonowane na Apache 2.0 uczyniły ją najbardziej prominentnym dostawcą spoza USA i Chin w większości rankingów AI. Firma utrzymuje europejską siedzibę w Paryżu, kładzie nacisk na zgodność z RODO i przepisami UE oraz artykułuje odrębną filozofię regulacyjną, wzywając do łagodniejszych regulacji modeli o otwartych wagach w porównaniu z zamkniętymi systemami API.
Zastosowania
Do czego używać Mistral Large 3
- Wnioskowanie naukowe i techniczne
Mistral Large 3 osiąga 43% w GPQA Diamond (#14 z 14 modeli). Obsługuje ogólne pytania i odpowiedzi naukowe na solidnym poziomie, choć modele graniczne uzyskują 25+ punktów procentowych więcej w najtrudniejszych zadaniach na poziomie studiów doktoranckich.
- Wdrożenia lokalne i prywatne
Mistral Large 3 ma otwarte wagi (41B/675B MoE) — jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania i samodzielnego wdrożenia. Uruchom go na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby zapewnić, że dane nigdy nie opuszczą Twojego środowiska, wyeliminować koszty API za token na dużą skalę lub dostroić model na własnych zestawach danych.
Strengths & Limitations
Strengths
- Zaawansowana matematyka — 93% MATH-500
- Wdrożenia lokalne z zachowaniem prywatności danych (otwarte wagi)
- Zadania wymagające długiego kontekstu (okno kontekstowe 256K)
Limitations
- Poniżej granicznych modeli w zakresie twardego wnioskowania naukowego (43% GPQA — modele graniczne osiągają 90%+)
Przeglądaj pełną tablicę liderów modeli AI
Porównaj wszystkie 24 modele w 11 benchmarkach — sortowalne, z podaniem źródeł, aktualizowane w czerwcu 2026.
Najczęściej zadawane pytania
Dowiedz się więcej
MiniMax M3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
MiniMax M3 to model AI o otwartych wagach od firmy MiniMax (MoE (nieujawnione)), sklasyfikowany jako poziom Frontier z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów. Jes...
4 min czytania
Mixtral 8x7B — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Mixtral 8x7B to model AI o otwartych wagach od Mistral (12,9B/46,7B MoE), sklasyfikowany jako Legacy z kontekstem 32K tokenów. Jest dostępny bezpośrednio w Flow...
3 min czytania