Mistral Medium 3.5 lançado

• A Mistral AI lançou o Mistral Medium 3.5 em 29 de abril de 2026, anunciando-o junto com agentes de programação na nuvem no Vibe e um modo Work no Le Chat; descreve-o como seu primeiro modelo principal unificado, uma única rede densa de 128B parâmetros que faz seguimento de instruções, raciocínio e programação onde a Mistral antes lançava modelos separados^[1][2][4][5]
• Substitui o Medium 3.1 e o Magistral no Le Chat e o Devstral 2 no Vibe CLI, e os pesos estão abertos no Hugging Face sob uma licença MIT modificada que exclui empresas com grande receita; a Mistral diz que ele pode ser hospedado por conta própria com apenas quatro GPUs^[1][4]
• O gráfico da própria Mistral a coloca em 77.6 no SWE-Bench Verified, à frente do Claude Sonnet 4.5 (77.2), do Kimi K2.5 (76.8) e do Qwen3.5 397B (76.4), mas atrás do Claude Sonnet 4.6 (79.6) e do GLM-5.1 (80.2), e em 91.4 no tau3 Telecom contra 84.9 do Sonnet 4.5 e 98.7 do GLM-5.1; o número do SWE-Bench é autodeclarado^[1][4]
• O quadro é misto fora de programação e telecomunicações: no tau3 Banking marca 13.4 contra 28.4 do Sonnet 4.6, e no BrowseComp 48.6 contra 79.3 do GLM-5.1 e 78.6 do Qwen3.5, numa execução da Mistral que usou gestão de contexto com estratégia de descartar tudo a 100k tokens^[1]
• O preço da API é de $1.50 por milhão de tokens de entrada e $7.50 por milhão de tokens de saída; o modelo também é hospedado no build.nvidia.com da NVIDIA e oferecido como contêiner NVIDIA NIM, e chegou ao Microsoft Foundry e ao Copilot Studio em julho de 2026^[1][2][7]
• A reação inicial dividiu-se entre elogios por um claro avanço em relação ao Devstral 2 e queixas de que o preço é alto para o tamanho^[3]

Principais recursos

• Contexto de 256k tokens, entrada de texto e imagem e um codificador de visão treinado do zero para tamanhos e proporções de imagem variáveis^[1][4]
• O esforço de raciocínio é escolhido por requisição ('none' ou 'high'), de modo que um único conjunto de pesos atende tanto respostas rápidas de chat quanto longas execuções agênticas; 24 idiomas, chamada nativa de funções e saída JSON^[4]
• Os agentes remotos no Vibe executam sessões de programação de forma assíncrona em sandboxes de nuvem isoladas, em paralelo, podem ser transferidos de uma sessão local da CLI e podem abrir pull requests no GitHub; o modo Work (prévia) no Le Chat realiza tarefas de várias etapas entre ferramentas conectadas, com aprovação antes de ações sensíveis^[1][3]
• No gráfico da Mistral de matemática e seguimento de instruções, ele marca 86.3 no AIME25 (avg@16), 69.0 no Allenai IFBench e 95.8 no Collie, este último à frente de todos os outros modelos do gráfico^[1]
• É servido com vLLM (recomendado), SGLang (com tags Docker desde o primeiro dia), llama.cpp, Ollama e Transformers, com um modelo EAGLE complementar para inferência mais rápida^[4]