Mistral представила модель Medium 3.5 на 128B параметров и облачных агентов для асинхронного написания кода

Компания Mistral представила мультимодальную модель Mistral Medium 3.5 на 128B параметров с контекстным окном 256k токенов. Архитектура объединяет возможности рассуждения, генерации кода и следования инструкциям в едином наборе весов, при этом визуальный энкодер был обучен с нуля для работы с переменным размером изображений. Модель занимает промежуточную весовую нишу, уступая самым крупным открытым решениям, но позволяет осуществлять локальный деплой на четырех видеокартах. В результате для компенсации скорости генерации разработчики дополнительно опубликовали голову для спекулятивного декодинга.
Основным практическим применением модели стали облачные агенты Mistral Vibe, предназначенные для асинхронного написания кода. Изолированные сессии запускаются в фоновом режиме через CLI или веб-интерфейс, выполняя рутинные задачи вроде рефакторинга модулей или обновления зависимостей, что завершается автоматическим созданием pull request в GitHub. Архитектура системы позволяет переносить текущие локальные сессии в облако с сохранением истории и состояния, исключая разработчика из процесса пошагового ожидания выполнения команд.
Экосистема также интегрирована в платформу Le Chat через новый режим Work mode, который использует агентов для выполнения многосоставных задач с параллельным вызовом внешних инструментов, включая Jira, Sentry и Slack. Модель распространяется с открытыми весами под модифицированной лицензией MIT, тогда как стоимость доступа через API составляет $1.5 за миллион токенов ввода и $7.5 за вывод, что делает самостоятельный хостинг наиболее целесообразным сценарием использования.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад