Mistral Medium 3.5

2026-05-22 · Éditeur : Mistral AI · Domaine : Intelligence Artificielle

Mistral AI présente Mistral Medium 3.5, son premier modèle phare fusionné : 128 milliards de paramètres denses, contexte de 256k, instruction, raisonnement, code et vision, en poids ouverts sous licence MIT modifiée.

Ce qui change

  • Fusionne instruction, raisonnement et code dans un seul jeu de poids (remplace Devstral 2 dans Vibe CLI).
  • Raisonnement configurable par requête (paramètre reasoning_effort).
  • Encodeur de vision entraîné de zéro pour des tailles et formats d'image variables.
  • Modèle par défaut de Le Chat et de Mistral Vibe, moteur des agents distants de Vibe.
  • Auto-hébergement possible sur quatre GPU.

Mistral AI présente Mistral Medium 3.5, son premier modèle phare fusionné : 128 milliards de paramètres denses, contexte de 256k, instruction, raisonnement, code et vision, en poids ouverts sous licence MIT modifiée. ### Ce qui change - Fusionne instruction, raisonnement et code dans un seul jeu de poids (remplace Devstral 2 dans Vibe CLI). - Raisonnement configurable par requête (paramètre reasoning_effort). - Encodeur de vision entraîné de zéro pour des tailles et formats d'image variables. - Modèle par défaut de Le Chat et de Mistral Vibe, moteur des agents distants de Vibe. - Auto-hébergement possible sur quatre GPU. ### Caractéristiques - Paramètres : 128B denses (pas de mixture d'experts). Contexte : 256k tokens. - Identifiant API : mistral-medium-3-5. Version 26.04. - Licence : MIT modifiée (poids ouverts) ; selon la presse, les sociétés dépassant environ 20 M USD de revenu mensuel consolidé ont besoin d'une licence commerciale (seuil non vérifié sur la licence elle-même). - Disponibilité : API Mistral, Le Chat (Pro, Team, Enterprise), Vibe, Hugging Face, NVIDIA NIM. - Coupure des connaissances : non communiquée. ### Tarifs | Élément | USD par million de tokens | |---|---| | Entrée | 1,50 | | Sortie | 7,50 | ### Benchmarks | Benchmark | Score | |---|---| | SWE-Bench Verified | 77,6 % | | τ³-Telecom | 91,4 | Scores publiés par l'éditeur. Il se compare à Devstral 2 et à Qwen3.5 397B A17B. ### À retenir Un modèle unique ouvert pour le chat, le code et les agents longue durée, avec un coût API modéré, simplifie le catalogue de modèles à gérer.

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Tags : LLM, Mistral, Medium, Open Source, Agents, Code