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Mistral AI lanza Mistral Large 2, un modelo de 123B con un contexto de 128k tokens que, según la empresa, iguala a GPT-4o y Claude 3 Opus en código y supera a Llama 3.1 405B en código y matemáticas con menos de un tercio de los parámetros.

Mistral AI lanza Ministral 8B y Ministral 3B, "les Ministraux", modelos para el borde con hasta 128k de contexto; el 8B obtiene 65.0 en MMLU (preentrenado) y 70.9 en Arena Hard, con un precio de $0.10 y $0.04 por millón de tokens.

Mistral AI lanza Mistral Small 3, un modelo de 24B optimizado para la latencia bajo Apache 2.0 que, según la empresa, iguala a Llama 3.3 70B instruct con más de tres veces la velocidad, con más de 81% en MMLU.

Mistral AI lanza Mistral Small 3.1, un modelo de 24B con licencia Apache 2.0, comprensión de imágenes y ventana de contexto de 128k tokens que, según Mistral, supera a Gemma 3 y GPT-4o Mini a 150 tokens por segundo.

Mistral AI lanza Mistral Small 3.2, una actualización de 24B con licencia Apache 2.0 de Small 3.1 que eleva Arena Hard v2 de 19.56% a 43.1% y reduce las generaciones infinitas de 2.11% a 1.29%.

Mistral AI lanza Mistral 3: Mistral Large 3, un modelo de mezcla de expertos dispersa de 675B parámetros con 41B activos bajo Apache 2.0, y tres modelos densos Ministral 3 (3B, 8B y 14B).

Mistral AI lanza Mistral Medium 3.5, su primer modelo insignia unificado: un modelo denso de pesos abiertos de 128B con ventana de contexto de 256K que obtiene 77.6% en SWE-Bench Verified y cuesta $1.50 por millón de tokens de entrada y $7.50 por millón de tokens de salida.

Mistral AI lanza Mistral Large 4 en vista previa pública, un modelo de mezcla de expertos nativamente multimodal de unos 1 billón de parámetros entrenado en su propio clúster, con pesos abiertos prometidos para finales de octubre de 2026.