En Resumen
- Mistral lanzó Medium 3 con rendimiento empresarial y costos ocho veces menores que modelos similares.
- Evaluaciones lo posicionaron por encima de Llama 4 Maverick y a la par de Claude Sonnet 3.7 en tareas profesionales.
- Aunque cerrado, Medium 3 ya se usa en sectores clave y llegará a más plataformas como IBM WatsonX y Google Cloud.
Mistral Medium 3 se lanzó ayer, posicionándose como un desafío directo a la economía del despliegue de IA empresarial.
La startup parisina, fundada en 2023 por antiguos investigadores de Google DeepMind y Meta AI, lanzó lo que afirma ofrece un rendimiento de vanguardia a un octavo del costo operativo de modelos comparables.
"Mistral Medium 3 ofrece un rendimiento de vanguardia, siendo [...] menos costoso", dijo la compañía.
El modelo representa la oferta propietaria más potente de Mistral AI hasta la fecha, distinguiéndose de un portafolio de código abierto que incluye Mistral 7B, Mixtral, Codestral y Pixtral.
Con $0,4 por millones de tokens de entrada y $2 por millón de tokens de salida, Medium 3 reduce significativamente los costos frente a sus competidores mientras mantiene la paridad de rendimiento. Evaluaciones independientes de Artificial Analysis posicionaron al modelo "entre los principales modelos sin razonamiento, rivalizando Medium 3 con Llama 4 Maverick, Gemini 2.0 Flash y Claude 3.7 Sonnet".
Mistral Medium 3 independent evals: Mistral is back amongst the leading non-reasoning models with Medium 3 rivalling Llama 4 Maverick, Gemini 2.0 Flash and Claude 3.7 Sonnet
Key takeaways:
➤ Intelligence: We see substantial intelligence gains across all 7 of our evals compared… pic.twitter.com/mc9il9WV8J— Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) May 8, 2025
El modelo destaca particularmente en dominios profesionales.
Evaluaciones humanas demostraron un rendimiento superior en tareas de codificación, con Sophia Yang, representante de Mistral AI, señalando que "Mistral Medium 3 brilla en el dominio de la codificación y ofrece un rendimiento mucho mejor, en general, que algunos de sus competidores mucho más grandes".
Los resultados de las pruebas indican que Medium 3 se desempeña igual o por encima de Claude Sonnet 3.7 de Anthropic en diversas categorías de prueba, mientras supera sustancialmente a Llama 4 Maverick de Meta y Command A de Cohere en áreas especializadas como codificación y razonamiento.
La ventana de contexto de 128.000 tokens del modelo es estándar, y su multimodalidad le permite procesar documentos y entradas visuales en 40 idiomas.
Pero a diferencia de los modelos que hicieron famoso a Mistral, los usuarios no podrán modificarlo ni ejecutarlo localmente.
Actualmente, la mejor fuente para entusiastas del código abierto es Mixtral-8x22B-v0.3, un modelo de mezcla de expertos que ejecuta 8 expertos de 22.000 millones de parámetros cada uno. Además de Mixtral, la compañía tiene más de una docena de diferentes modelos de código abierto disponibles.
También está inicialmente disponible para despliegue empresarial y no para uso doméstico a través de LeChat, la interfaz de chatbot de Mistral. Mistral AI enfatizó las capacidades de adaptación empresarial del modelo, que admite preentrenamiento continuo, ajuste completo e integración en bases de conocimiento corporativas para aplicaciones específicas de dominio.
Clientes beta de los sectores de servicios financieros, energía y salud están probando el modelo para mejorar el servicio al cliente, personalizar procesos comerciales y analizar conjuntos de datos complejos.
La API se lanzará inmediatamente en Mistral La Plateforme y Amazon Sagemaker, con una próxima integración planificada para IBM WatsonX, NVIDIA NIM, Azure AI Foundry y Google Cloud Vertex.
Nuevo Modelo de IA de Código Abierto Desafia al Gigante Chino DeepSeek
Un equipo internacional de investigadores de destacadas instituciones académicas y empresas tecnológicas revolucionó el panorama del razonamiento de la IA el miércoles con un nuevo modelo que igualó —y ocasionalmente superó— a uno de los sistemas de IA más sofisticados de China: DeepSeek. OpenThinker-32B, desarrollado por el consorcio Open Thoughts, alcanzó una puntuación de precisión del 90,6% en el benchmark MATH500, superando el 89,4% de DeepSeek. El modelo también superó a DeepSeek en tareas...
El anuncio generó un considerable debate en las plataformas de redes sociales, con investigadores de IA elogiando el avance en eficiencia de costos mientras señalaban la naturaleza propietaria como una posible limitación.
El estado de código cerrado del modelo marca una desviación de las ofertas de peso abierto de Mistral, aunque la compañía insinuó futuros lanzamientos.
"Con los lanzamientos de Mistral Small en marzo y Mistral Medium hoy, no es un secreto que estamos trabajando en algo 'grande' durante las próximas semanas", insinuó Sophia Yang, Jefa de Relaciones con Desarrolladores de Mistral, en el anuncio. "Con incluso nuestro modelo de tamaño medio siendo rotundamente mejor que los modelos de código abierto emblemáticos como Llama 4 Maverick, estamos emocionados por 'abrir' lo que está por venir".
Mistral tiende a alucinar menos que el modelo promedio, lo cual es una excelente noticia considerando su tamaño.
Es mejor que Meta Llama-4 Maverick, Deepseek V3 y Amazon Nova Pro, por nombrar algunos. En este momento, el modelo que tiene menos alucinaciones es el recientemente lanzado Gemini 2.5 Pro de Google.
Este lanzamiento llega en medio de un impresionante crecimiento comercial para la compañía parisina, a pesar de haber estado en silencio desde el lanzamiento de Mistral Large 2 el año pasado.
Mistral lanzó recientemente una versión empresarial de su chatbot Le Chat que se integra con Microsoft SharePoint y Google Drive, con el CEO Arthur Mensch diciendo a Reuters que han "triplicado (su) negocio en los últimos 100 días, en particular en Europa y fuera de EE.UU."
La compañía, ahora valorada en $6.000 millones, está flexionando su independencia tecnológica operando su propia infraestructura de cómputo y reduciendo la dependencia de proveedores de nube estadounidenses—un movimiento estratégico que resuena en Europa en medio de relaciones tensas tras los aranceles del Presidente Trump sobre productos tecnológicos.
Queda por ver si la afirmación de Mistral de lograr un rendimiento de nivel empresarial a precios accesibles para el consumidor se mantiene en el despliegue del mundo real.
Pero por ahora, Mistral ha posicionado Medium 3 como un punto medio convincente en una industria que a menudo asume que más grande (y más caro) equivale a mejor.
Editado por Josh Quittner y Sebastian Sinclair
