Rilasciato Mistral Medium 3.5

• Mistral AI ha rilasciato Mistral Medium 3.5 il 29 aprile 2026, annunciandolo insieme ad agenti di programmazione nel cloud in Vibe e a una modalità Work in Le Chat; lo descrive come il suo primo modello di punta unificato, un'unica rete densa da 128B parametri che svolge esecuzione delle istruzioni, ragionamento e programmazione dove prima Mistral rilasciava modelli separati^[1][2][4][5]
• Sostituisce Medium 3.1 e Magistral in Le Chat e Devstral 2 nella Vibe CLI, e i pesi sono aperti su Hugging Face con una licenza MIT modificata che esclude le aziende con ricavi elevati; Mistral afferma che può essere ospitato in autonomia con appena quattro GPU^[1][4]
• Il grafico di Mistral lo colloca a 77.6 su SWE-Bench Verified, davanti a Claude Sonnet 4.5 (77.2), Kimi K2.5 (76.8) e Qwen3.5 397B (76.4) ma dietro Claude Sonnet 4.6 (79.6) e GLM-5.1 (80.2), e a 91.4 su tau3 Telecom contro 84.9 di Sonnet 4.5 e 98.7 di GLM-5.1; il dato SWE-Bench è autodichiarato^[1][4]
• Il quadro è contrastato al di fuori di coding e telecomunicazioni: su tau3 Banking ottiene 13.4 contro 28.4 di Sonnet 4.6, e su BrowseComp 48.6 contro 79.3 di GLM-5.1 e 78.6 di Qwen3.5, in un'esecuzione di Mistral che usava una gestione del contesto con strategia di scarto totale a 100k token^[1]
• Il prezzo dell'API è di $1.50 per milione di token in ingresso e $7.50 per milione di token in uscita; il modello è ospitato anche su build.nvidia.com di NVIDIA e offerto come container NVIDIA NIM, ed è arrivato su Microsoft Foundry e Copilot Studio a luglio 2026^[1][2][7]
• La reazione iniziale è stata divisa tra l'elogio per un netto passo avanti rispetto a Devstral 2 e le lamentele sul prezzo, giudicato alto per le dimensioni^[3]

Funzionalità principali

• Contesto da 256k token, input di testo e immagini e un encoder di visione addestrato da zero per dimensioni e proporzioni d'immagine variabili^[1][4]
• Lo sforzo di ragionamento si sceglie per richiesta ('none' o 'high'), così un unico insieme di pesi serve sia risposte rapide in chat sia lunghe esecuzioni agentiche; 24 lingue, chiamata nativa di funzioni e output JSON^[4]
• Gli agenti remoti in Vibe eseguono sessioni di programmazione in modo asincrono in sandbox cloud isolate, in parallelo, possono essere trasferiti da una sessione CLI locale e possono aprire pull request su GitHub; la modalità Work (anteprima) in Le Chat svolge attività in più passaggi tra strumenti collegati, con approvazione prima delle azioni sensibili^[1][3]
• Nel grafico di Mistral su matematica e rispetto delle istruzioni ottiene 86.3 su AIME25 (avg@16), 69.0 su Allenai IFBench e 95.8 su Collie, quest'ultimo davanti a tutti gli altri modelli del grafico^[1]
• Può essere servito con vLLM (consigliato), SGLang (con tag Docker fin dal primo giorno), llama.cpp, Ollama e Transformers, con un modello EAGLE di supporto per un'inferenza più rapida^[4]