Mistral Medium 3.5

API출시 2026년 4월 29일LLMStats/mistral-medium-3-5공식 문서 ↗

종합 레이팅885 · 141위레이팅 벤치 22개

컨텍스트 창256K

가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$1.50 / $7.50혼합 $3.00

파라미터128B

라이선스—

벤치 점수27개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

코딩 레이팅이 두드러진 256K 컨텍스트 상용 API 모델

종합 레이팅은 892(108위), 가중 비교는 4다. 코딩 1004, 추론·지식 941(89위), 에이전트 876이며 멀티모달과 과학·보안은 자료 없음이다.

LLM Stats 집계에서 SWE-bench Verified 77.6%, AIME 2025 86.3%, IFBench 69%다. COLLIE는 95.8%(1/3), Tau3 Telecom은 91.4%(1/1)다. 모두 미검증 결과다.

상용 API로 제공되며 컨텍스트는 256K다. 1M 토큰당 가격은 입력 $1.50, 출력 $7.50이다. 최대 출력과 라이선스는 자료 없음이다.

비슷한 종합 레이팅 모델은 Ornith-1.5-9B 898, K-EXAONE-236B-A23B 894, Qwen3 VL 235B A22B Instruct 881, MAI-Code-1-Flash 871이다. 같은 공급사 최신 모델로 Mistral Large 4가 있다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야	레이팅	분야 순위	벤치 수
코딩	965	107	4
에이전트	877	100	4
추론·지식	912	137	11
멀티모달	928	—	1
과학·보안	956	89	2

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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

27개 · 프로필별 순위

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
MMMU-Pro	Artificial Analysis	64.9%	57 / 69	18	확인됨 ↗

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
AA-Omniscience Accuracy	Artificial Analysis	24.7%	76 / 139	46	확인됨 ↗
AA-Omniscience Index	Artificial Analysis	-36.8	96 / 139	31	확인됨 ↗

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Artificial Analysis Output Speed	Artificial Analysis	160 tok/s	18 / 108	84	확인됨 ↗
Artificial Analysis Time to First Chunk	Artificial Analysis	2.25초	37 / 108	66	확인됨 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.