Mistral Medium 3 — Benchmarks, Capacidades e Casos de Uso
O Mistral Medium 3 é um modelo de IA proprietário da Mistral, classificado como nível Avançado com janela de contexto de 128K tokens. Explore pontuações de benc...
3 min de leitura
O Mistral Large 3 é um modelo de IA avançado, adequado para cargas de trabalho de produção exigentes, desenvolvido pela Mistral e lançado em dezembro de 2025. Como um modelo de pesos abertos, seus pesos treinados estão publicamente disponíveis — você pode auto-hospedá-lo, fazer fine-tuning com dados proprietários ou executá-lo on-premise sem dependências de API. Ele suporta uma janela de contexto de 256K tokens, adequada para a maioria dos documentos e aplicações de múltiplas interações.
No FlowHunt AI Leaderboard, é um dos 24 modelos rastreados, avaliado em 3 benchmarks. Pontuações de destaque: 93,6% no MATH-500 (#1 de 4); 73,1% no MMLU-Pro (#5 de 8); 43,9% no GPQA Diamond (#14 de 14).
O Mistral Large 3 foi lançado em 2 de dezembro de 2025 como o modelo comercial mais capaz da Mistral e, crucialmente, como um lançamento de pesos abertos sob a licença Apache 2.0. Com 41B de parâmetros ativos em uma arquitetura MoE total de 675B, é o maior e mais capaz modelo de fronteira adjacente totalmente licenciado sob Apache disponível. A Mistral projetou o Large 3 para atender especificamente às necessidades empresariais europeias: implantável em datacenters da UE, compatível com GDPR por arquitetura (os dados nunca saem da região de implantação) e utilizável para aplicações comerciais sem os termos de licenciamento restritivos de muitos modelos de pesos abertos. Sua pontuação MMLU-Pro de 84,2% e perfil sólido de raciocínio científico o tornaram a escolha padrão para indústrias regulamentadas europeias — finanças, saúde e jurídico — que precisam de forte capacidade de IA sem enviar dados para provedores de API baseados nos EUA.
Nota: Generalista empresarial, Apache 2.0. Raciocínio duro fraco (GPQA 43,9%).
- Lançado
- Dezembro 2025
- Parâmetros
- 41B/675B MoE
- Contexto
- 256K tokens
- Pesos
- Abertos
- Nível
- Avançado
- Fornecedor
- 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
A Mistral AI é uma empresa francesa de IA fundada em abril de 2023 por Arthur Mensch (anteriormente do Google DeepMind), Guillaume Lample e Timothée Lacroix (ambos anteriormente da Meta AI Research). A empresa posiciona-se como um campeão europeu em IA generativa, combinando um negócio de API comercial com lançamentos estratégicos de pesos abertos. A série Large, principal modelo da Mistral, e os seus modelos licenciados sob Apache 2.0 tornaram-na no fornecedor não americano e não chinês mais proeminente na maioria dos rankings de IA. A empresa mantém a sede da UE em Paris, enfatiza a conformidade com o RGPD e a regulamentação da UE, e articulou uma filosofia regulatória distinta que defende uma regulação mais leve para modelos de pesos abertos em comparação com sistemas de API fechados.
Casos de Uso
Para Que Usar o Mistral Large 3
- Raciocínio Científico e Técnico
O Mistral Large 3 alcança 43% no GPQA Diamond (#14 de 14 modelos). Ele lida com perguntas e respostas científicas gerais em um nível sólido, embora modelos de fronteira pontuem 25+ pontos percentuais a mais nos problemas de pós-graduação mais difíceis.
- Implantações Auto-Hospedadas e Privadas
O Mistral Large 3 é de pesos abertos (41B/675B parâmetros MoE) — seus pesos treinados estão publicamente disponíveis para download e auto-implantação. Execute-o em seu próprio hardware GPU ou nuvem privada para garantir que os dados nunca saiam do seu ambiente, elimine custos de API por token em escala ou faça fine-tuning do modelo em conjuntos de dados proprietários.
Strengths & Limitations
Strengths
- Matemática avançada — 93% MATH-500
- Implantações auto-hospedadas e com privacidade de dados (pesos abertos)
- Tarefas de contexto longo (janela de contexto de 256K)
Limitations
- Raciocínio científico duro abaixo da fronteira (43% GPQA — fronteira é 90%+)
Explore o Ranking Completo de Modelos de IA
Compare todos os 24 modelos em 11 benchmarks — classificável, com fontes e atualizado em junho de 2026.
Perguntas frequentes
Saiba mais
Mixtral 8x7B — Benchmarks, Capacidades e Casos de Uso
Mixtral 8x7B é um modelo de IA de pesos abertos da Mistral (12,9B/46,7B MoE), classificado como nível Legacy com janela de contexto de 32K tokens. Está disponív...
3 min de leitura
MiniMax M3 — Benchmarks, Capacidades e Casos de Uso
MiniMax M3 é um modelo de IA de pesos abertos da MiniMax (MoE (não divulgado)), classificado como nível Frontier com janela de contexto de 1 milhão de tokens. E...
4 min de leitura