In Mistral AI, continuiamo a spingere avanti lo stato dell’arte sia per i modelli aperti (Mistral Small, Mistral Large, Pixtral e molti altri) sia per i modelli enterprise (Mistral OCR, Mistral Saba, Ministral 3B / 8B e altri). A partire da Mistral 7B, i nostri modelli hanno dimostrato costantemente prestazioni proprie di modelli con molti più parametri e più costosi. E oggi siamo lieti di annunciare Mistral Medium 3, che porta ancora oltre l’efficienza e l’usabilità dei modelli linguistici.
Punti salienti.
Mistral Medium 3 introduce una nuova classe di modelli che bilancia
prestazioni SOTA
costo inferiore di 8 volte
deployability più semplice per accelerare l’adozione enterprise
Il modello eccelle nei casi d’uso professionali, come coding e comprensione multimodale
Il modello offre una gamma di capacità enterprise, tra cui:
Deployment ibrido o on-premises / in-VPC
Post-training personalizzato
Integrazione in strumenti e sistemi enterprise
L’equilibrio perfetto.
Mistral Medium 3 offre prestazioni all’avanguardia con un costo inferiore di un ordine di grandezza. Ad esempio, il modello raggiunge o supera il 90% di Claude Sonnet 3.7 sui benchmark in modo trasversale, a un costo significativamente inferiore ($0.4 input / $2 output per M token).
Sul fronte delle prestazioni, Mistral Medium 3 supera anche modelli aperti leader come Llama 4 Maverick e modelli enterprise come Cohere Command A. Sul fronte del pricing, il modello batte i leader di costo come DeepSeek v3, sia in API sia nei sistemi self-deployed.
Inoltre, Mistral Medium 3 può essere distribuito su qualsiasi cloud, inclusi ambienti self-hosted con quattro GPU o più.
Prestazioni di altissimo livello.
Mistral Medium 3 è progettato per essere di classe frontier, in particolare nelle categorie di utilizzo professionale. Nelle valutazioni riportate di seguito, usiamo i numeri comunicati in precedenza da altri provider quando disponibili; in caso contrario, usiamo il nostro evaluation harness. L’accuratezza delle prestazioni su tutti i benchmark è stata ottenuta tramite la stessa pipeline di valutazione interna. Mistral Medium 3 si distingue in particolare nei task di coding e STEM, dove si avvicina ai concorrenti di dimensioni molto maggiori e molto più lenti.
*L’accuratezza delle prestazioni su tutti i benchmark è stata ottenuta tramite la stessa pipeline di valutazione interna.
Valutazioni umane
Oltre ai benchmark accademici, riportiamo valutazioni umane di terze parti più rappresentative dei casi d’uso reali. Mistral Medium 3 continua a distinguersi nel dominio del coding e offre prestazioni nettamente migliori, in modo trasversale, rispetto ad alcuni concorrenti di dimensioni molto maggiori.
Progettato per casi d’uso enterprise.
Mistral Medium 3 si distingue dagli altri modelli SOTA per la sua capacità di adattarsi ai contesti enterprise. In un mondo in cui le organizzazioni sono costrette a scegliere tra fine-tuning tramite API oppure self-deployment e personalizzazione del comportamento del modello da zero, Mistral Medium 3 offre un percorso per integrare l’intelligenza in modo completo nei sistemi enterprise. Con il supporto delle soluzioni di AI applicata di Mistral, il modello può essere continuamente preaddestrato, sottoposto a fine tuning completo e integrato nelle knowledge base aziendali, diventando una soluzione ad alta fedeltà per training specifico di dominio, apprendimento continuo e workflow adattivi. I clienti Beta nei servizi finanziari, nell’energia e nella sanità stanno usando il modello per arricchire il servizio clienti con un contesto approfondito, personalizzare i processi di business e analizzare dataset complessi.
Disponibile da oggi.
L’API di Mistral Medium 3 è disponibile da oggi su Mistral La Plateforme e Amazon Sagemaker, e presto su IBM WatsonX, NVIDIA NIM, Azure AI Foundry e Google Cloud Vertex. Per distribuire e personalizzare il modello nel proprio ambiente, ci contatti.
Un’ultima cosa…
Con i lanci di Mistral Small a marzo e di Mistral Medium oggi, non è un segreto che nelle prossime settimane stiamo lavorando a qualcosa di ‘large’. Con persino il nostro modello di dimensioni medie nettamente migliore dei modelli open source flagship come Llama 4 Maverick, siamo entusiasti di ‘aprire’ ciò che verrà :)