Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 est une édition multimodale de Mistral AI pour la compréhension textuelle et visuelle. Le concepteur présente cette révision comme une amélioration du ton et des performances dans la gamme Medium 3. Elle accepte texte et images et produit du texte : explication, réponse documentaire, enregistrement structuré ou proposition d’appel de fonction. L’identifiant fixe de cette édition est mistral-medium-2508.

Contexte et édition précise

La page documente une fenêtre de contexte de 128 k tokens. Utilisez-la pour réunir passages sources liés, éléments visuels, conversation et tâche de l’utilisateur. Identifiez le rôle des documents et la question avant de fournir un grand ensemble. Un contexte long peut soutenir une comparaison ciblée tandis que le livrable final reste un tableau court ou une section révisée.

Medium 3.1 conserve ses spécifications propres. Le contexte de 256 k tokens, l’architecture dense de 128 milliards de paramètres et les modes configurables de raisonnement hybride de Medium 3.5 ne doivent pas lui être attribués. La page 3.1 ne donne ni nombre de paramètres ni longueur maximale distincte de réponse que l’on pourrait remplacer sans risque par ceux du modèle ultérieur.

Sortie structurée et fonctions

Le concepteur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions et les sorties prédites. Pour une extraction structurée, définissez les champs requis, les types attendus et le traitement des informations absentes. Un enregistrement peut contenir l’identifiant du document, l’énoncé extrait, son emplacement source et la question restante. Demandez uniquement l’enregistrement si un programme doit l’analyser, ou gardez une explication séparée si une personne doit examiner l’interprétation.

La documentation commune de Mistral distingue le mode JSON d’un schéma personnalisé. Le mode JSON requiert une instruction explicite sur le format souhaité ; la voie personnalisée définit une structure plus précise. Il s’agit du formatage du résultat textuel, pas d’une nouvelle modalité ou d’une action externe.

Pour les fonctions, l’application définit l’opération et les arguments disponibles, le modèle choisit un appel approprié et prépare les valeurs, puis l’application l’exécute. Le résultat devient une information pour la réponse suivante. Un assistant documentaire peut rechercher des données de référence manquantes uniquement si l’application fournit cette recherche et renvoie son résultat réel. Associez l’appel proposé aux données renvoyées.

Modifications prédites et préfixes de réponse

Les sorties prédites sont utiles lorsque l’essentiel du résultat souhaité est connu, comme un document ou un fichier de code nécessitant une modification limitée. Fournissez le contenu existant et décrivez précisément le changement, y compris ce qui doit rester inchangé. Une requête peut mettre à jour la terminologie d’une section ou remplacer un détail d’implémentation en préservant le reste. La prédiction contient le contenu de sortie attendu plutôt qu’une modification déjà appliquée à un fichier.

La page répertorie aussi la continuation par préfixe. Dans la documentation de dialogue, un préfixe fournit un début connu de réponse de l’assistant, après lequel la génération continue. Un début connu et un corps prédit résolvent des problèmes de préparation différents. Les lots et les interfaces d’agents ou de conversations sont aussi des fonctions de processus, pas des éditions distinctes d’image, d’audio ou de raisonnement de Medium 3.1.

Questions documentaires et visuelles

Le processus documentaire répertorié associe texte, structure et mise en forme préparés par OCR à l’analyse linguistique. Posez une question sur la condition, le passage ou la relation précise nécessaire. Une comparaison peut identifier les documents et demander les énoncés communs, conflits et détails non résolus, en conservant l’emplacement source près de chaque constat.

Le guide de vision du concepteur inclut explicitement Medium 3.1. Une question visuelle directe peut fournir un graphique lisible, une image documentaire ou une capture et demander quels éléments visibles étayent une conclusion. Préservez axes, unités, libellés et contexte autour d’un champ recadré. Pour plusieurs images, identifiez leur ordre et leur rôle plutôt que de laisser deviner l’original, la révision ou la référence.

Par exemple, associez une exigence écrite de processus à une capture et demandez un tableau des correspondances visibles, différences et questions nécessitant davantage d’informations. Une autre tâche peut fournir deux versions d’un document et demander un passage révisé préservant les conditions communes tout en résolvant une incohérence nommée. Ce sont des usages proposés des capacités documentées de vision, de documents et de révision, avec un résultat défini à l’avance.

Préparer le livrable final

Donnez un rôle clair à l’assistant, les sources à utiliser et la forme de réponse. Distinguez les règles durables de réponse du document examiné et précisez la langue finale et la terminologie. Une réponse utile peut séparer un fait extrait, sa source et une interprétation, pour faciliter l’examen par rapport à une synthèse fusionnée.

Le résultat documenté reste du texte. Les outils externes, modifications de fichiers et traitements documentaires supplémentaires relèvent de l’application connectée. Préservez l’édition Medium 3.1 et son contexte de 128 k tokens et demandez l’explication, l’enregistrement structuré ou la révision ciblée réellement nécessaire à la suite.