İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

MODEL VARLIĞI

Mistral Medium 3.5

Mistral'in ajan (agentic) ve kodlama odaklı orta boy modeli. MoE olan Large 3'ün aksine 128B yoğun mimari kullanıyor; uzun ufuklu görevler, çok adımlı araç çağrısı (tool use) ve yapılandırılmış çıktı için eğitilmiş. Mistral'in kendi ölçümünde SWE-Bench Verified'da %77,6 ve τ³-Telecom'da 91,4 bildiriliyor. Akıl yürütme çabası istek başına ayarlanabildiği için aynı model hem hızlı yanıt hem derin ajan işi için kullanılabiliyor; ancak lisansı Apache-2.0 değil, değiştirilmiş MIT.

Künye

Kapalı
Geliştirici
Mistral AI
Model tipi
Çok modlu LLM
Bağlam
256K token
Modaliteler
metin · gorsel · kod
Açık ağırlık
Var
Lisans
Değiştirilmiş MIT (modified MIT)
Yönetilen API
Var
Yayın
2026-05-22

Son doğrulama: 12 Eylül 2026

Yetenekler

  • SWE-Bench Verified'da %77,6 (sağlayıcı beyanı) ile ajan kodlama
  • İstek başına ayarlanabilir akıl yürütme çabası (reasoning effort)
  • Çok adımlı, güvenilir araç çağrısı ve yapılandırılmış çıktı üretimi
  • 256K token bağlam penceresi
  • Metin ve görüntü girdisi
  • Değiştirilmiş MIT lisansıyla açık ağırlık: şirket içinde barındırılabilir

Sınırlılıklar

  • Lisans Apache-2.0 değil: "değiştirilmiş MIT" koşulları Large 3 ve Small 4'ün izin verdiğinden farklıdır, hukuk incelemesi gerekir
  • Girdi/çıktı fiyatı Large 3'ün üç ila beş katı (1,50 USD / 7,50 USD; Large 3: 0,50 / 1,50) — ucuz toplu iş için uygun değil
  • Yoğun 128B mimari, seyrek MoE modellerine kıyasla aynı kalite düzeyinde daha fazla aktif hesap gerektirir
  • Bilgi kesme tarihi duyuruda belirtilmiyor

Tipik kullanım alanları

  • Depo ölçeğinde kod değişikliği üreten kodlama ajanları
  • Uzun ufuklu, çok araçlı kurumsal otomasyon akışları
  • Şema uyumlu (structured output) veri çıkarma hatları
  • Üretkenlik uygulamalarında yerleşik asistanlar

Benchmark politikası

Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji

BUILD

Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?

Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.