Model Releases
Mistral Medium 3.1: Мультимодальный ИИ от Mistral AI
Новый Mistral Medium 3.1 — это прорыв в мультимодальности. Сравнение с GPT-4o, цены и технические характеристики для разработчиков.
12 августа 2025 г.
Model ReleaseMistral Medium 3.1
Введение: Историческая веха в мультимодальном ИИ
Модель Mistral Medium 3.1, представленная 12 августа 2025 года, знаменует собой новый этап в развитии искусственного интеллекта. Это не просто очередное обновление, а настоящий прорыв в области фронтир-класса (frontier-class) мультимодальных систем. Mistral AI успешно доказала свою способность конкурировать с гигантами индустрии, предлагая модель, которая сочетает в себе мощные возможности анализа изображений и сложное логическое мышление.
Для разработчиков и инженеров это означает появление инструмента, который ранее был доступен только в закрытых экосистемах крупных технологических компаний. Модель была создана с целью доказать, что открытый вес и публичная доступность могут обеспечить качество, сопоставимое с GPT-4o и Claude 3.5. Это изменение парадигмы открывает новые горизонты для создания автономных агентов и сложных RAG-систем.
- Дата релиза: 12 августа 2025 года
- Категория: Frontier-class Multimodal AI
- Статус: Закрытый исходный код (Proprietary)
- Цель: Конкуренция с GPT-4o и Claude 3.5
Ключевые особенности и архитектура
Архитектура Mistral Medium 3.1 построена на основе Sparse Mixture of Experts (MoE), что позволяет модели эффективно распределять вычислительные ресурсы между различными задачами. Контекстное окно составляет 128 000 токенов, что дает возможность обрабатывать длинные документы и видео-потоки без потери информации. Модель интегрирует специализированный визуальный энкодер, который преобразует изображения в семантические векторы, понятные языковой модели.
Технические характеристики модели включают поддержку мультимодальных входов и выходов, что позволяет генерировать не только текст, но и описания, а также коды на основе визуальных данных. Система оптимизирована для работы с низкими задержками, что критически важно для приложений реального времени. Разработчики могут использовать стандартные SDK для интеграции в существующие пайплайны обработки данных.
- Архитектура: Sparse MoE
- Контекстное окно: 128k токенов
- Мультимодальность: Vision + Text + Code
- Скорость вывода: < 50ms на токен (на 24GB GPU)
Производительность и бенчмарки
На независимых тестах Mistral Medium 3.1 продемонстрировала результаты, сопоставимые с лидерами рынка. В бенчмарке MMLU модель достигла 88.5% точности, что выше предыдущей версии Mistral 3 на 3%. В задаче HumanEval для генерации кода модель показала 92.1%, а в SWE-bench — 76% успешных решений. Эти цифры подтверждают, что модель способна решать сложные инженерные задачи, а не просто имитировать диалог.