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Mistral Medium 3

Advanced

O Mistral Medium 3 é um modelo de IA avançado adequado para cargas de trabalho de produção exigentes, desenvolvido pela Mistral e lançado em maio de 2025. É um modelo proprietário de pesos fechados, disponível através da API da Mistral. Suporta uma janela de contexto de 128K tokens, adequada para a maioria dos documentos e aplicações de múltiplas interações.

No Leaderboard de IA do FlowHunt, é um dos 24 modelos acompanhados. Os dados de benchmark para este modelo são atualmente limitados.

O Mistral Medium 3 foi lançado em 1º de maio de 2025 como um modelo fechado apenas via API, posicionado entre a linha Small de pesos abertos da Mistral e a série comercial Large. O Medium 3 visa o segmento de API otimizado para latência e sensível a custos: casos de uso onde os modelos de pesos abertos parecem limitados, mas a capacidade total do Large 3 é desnecessária e seu custo é proibitivo. Está disponível através do api.mistral.ai da Mistral e foi adotado principalmente para aplicações empresariais europeias que precisam de uma solução hospedada em vez de autoimplantação.

Nota: Nível intermediário com boa relação custo-benefício. Multilíngue forte. Licença estilo Apache.

Lançamento
Maio de 2025
Contexto
128K tokens
Pesos
Fechados
Nível
Avançado
Provedor
Mistral

About Mistral

Mistral Founded 2023 · Paris, France
Website →

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.

Strengths & Limitations

Strengths

  • Tarefas de contexto longo (janela de 128K de contexto)

Limitations

  • Dados públicos de benchmark limitados — a cobertura de avaliação ainda está surgindo
  • Pesos fechados — não pode ser auto-hospedado ou ajustado com dados privados

Explore o Leaderboard Completo de Modelos de IA

Perguntas frequentes

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