Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 es una edición multimodal de Mistral AI para comprensión textual y visual. Su desarrollador describe esta revisión como una mejora del tono y el desempeño dentro de la línea Medium 3. Acepta texto e imágenes y produce texto: una explicación, una respuesta documental, un registro estructurado o una llamada a función propuesta. El identificador fijo de su desarrollador para esta edición es mistral-medium-2508.

Contexto y edición específica

La página del modelo documenta una ventana de contexto de 128k. Úsala para mantener juntos los pasajes fuente relacionados, la evidencia visual, la conversación y la tarea del usuario. Identifica las funciones de los documentos y la pregunta que se debe responder antes de proporcionar una colección extensa. Un contexto largo puede permitir una comparación enfocada mientras el artefacto final sigue siendo una tabla breve o una sección revisada.

Medium 3.1 conserva su propia especificación. El contexto de 256k, la arquitectura densa de 128B y los modos configurables de razonamiento híbrido descritos para Medium 3.5 no deben atribuirse a esta entrada. La página de 3.1 no proporciona un número de parámetros ni una cifra máxima independiente de longitud de respuesta que pueda sustituirse de forma segura con datos del modelo posterior.

Salida estructurada y funciones

Su desarrollador enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones y salidas predichas entre las funciones de esta edición. Para una tarea de extracción estructurada, define los campos requeridos, los tipos esperados y el tratamiento de la información ausente de la fuente. Un registro puede contener el identificador del documento, la declaración extraída, su ubicación de origen y la pregunta que queda pendiente. Solicita únicamente el registro cuando lo vaya a interpretar un programa, o mantén separada una explicación en prosa cuando alguien deba revisar la interpretación.

La documentación compartida de salida estructurada de Mistral distingue el modo JSON de un esquema personalizado. El modo JSON requiere una instrucción explícita sobre el formato JSON deseado, mientras que la vía personalizada define una estructura más específica. Esto da formato al resultado de texto, no constituye una nueva modalidad de contenido ni una acción externa.

Para funciones, la aplicación define la operación disponible y los argumentos, el modelo selecciona una llamada apropiada y prepara los valores, y la aplicación la ejecuta. Su resultado se convierte después en información para la siguiente respuesta. Un asistente documental puede usar una consulta para obtener datos de referencia faltantes, pero solo si la aplicación que lo integra proporciona esa consulta y devuelve su resultado real. Mantén asociados la llamada propuesta y los datos devueltos.

Ediciones predichas y prefijos de respuesta

Las salidas predichas son útiles cuando ya se conoce la mayor parte del resultado deseado, como un documento o archivo de código que necesita una edición limitada. Proporciona el contenido existente y describe el cambio con precisión, incluido lo que debe permanecer sin cambios. Una solicitud podría actualizar la terminología de una sección o reemplazar un detalle de implementación mientras conserva el resto del documento. La predicción contiene contenido esperado de salida, no un cambio completado y aplicado a un archivo.

La página del modelo también enumera continuación de prefijos de respuesta. En la documentación de chat de su desarrollador, un prefijo proporciona un inicio conocido para la respuesta del asistente, después del cual continúa la generación. Un inicio conocido y un cuerpo predicho resuelven problemas de preparación diferentes. Del mismo modo, el procesamiento por lotes y las interfaces de agente o conversación son funciones de flujo de trabajo, no ediciones independientes de imágenes, audio o razonamiento de Medium 3.1.

Preguntas documentales y visuales

El flujo enumerado de preguntas sobre documentos combina texto, estructura y formato preparados mediante OCR con análisis del modelo de lenguaje. Pregunta por la condición, pasaje o relación específicos que requiere la tarea. Una comparación puede identificar los documentos fuente y solicitar declaraciones compartidas, conflictos y detalles pendientes, conservando la ubicación de la fuente junto a cada hallazgo.

La guía de visión de su desarrollador incluye explícitamente Medium 3.1. Una pregunta visual directa puede proporcionar una gráfica legible, una imagen documental o una captura de pantalla y preguntar qué evidencia visible respalda una conclusión. Conserva los ejes, unidades, etiquetas y el contexto alrededor de un campo recortado. Si se proporcionan varias imágenes, identifica su orden y función en lugar de dejar al modelo inferir cuál es el original, la revisión o la referencia.

Por ejemplo, acompaña un requisito escrito de proceso con una captura de pantalla y solicita una tabla de coincidencias visibles, diferencias y preguntas que requieren más información. Otra tarea puede proporcionar dos versiones de un documento y pedir un pasaje revisado que conserve sus condiciones compartidas y resuelva una inconsistencia identificada. Son aplicaciones propuestas de las capacidades visuales, documentales y de edición documentadas, con el resultado requerido definido de antemano.

Preparación del artefacto final

Da al asistente un rol claro, el material fuente que debe usar y el formato de la respuesta. Mantén las reglas duraderas de respuesta separadas del documento examinado e indica el idioma final y la terminología. Una respuesta útil puede separar un hecho extraído, su fuente y una interpretación, lo que facilita su revisión frente a un solo resumen combinado.

El resultado documentado sigue siendo texto. Las herramientas externas, los cambios de archivos y el procesamiento documental adicional pertenecen a la aplicación conectada con la conversación. Conserva la edición identificada Medium 3.1 y su contexto de 128k, y solicita la explicación, el registro estructurado o la revisión específica que necesita realmente el siguiente paso.