Mistral Medium
Steckbrief
- Aktuelle Version
- Mistral Medium 3.5
- Kontextfenster
- 128K Token
- Modalitäten
- Text, Vision
- Preisniveau
- Günstig
- Release
- April 2026
- Anbieter
- Mistral AI (Frankreich)
- Weights
- Hybrid
- Lizenz
- Apache 2.0 (offene Modelle) + proprietär (Premier-Modelle)
- AVV
- Ja, über La Plateforme (EU-Datenschutzvereinbarung) oder den jeweiligen Cloud-Partner
- EU-Hosting
- La Plateforme (Mistral AI, EU-Rechenzentren — primär Frankreich), Self-Hosting mit offenen Apache-2.0-Gewichten, Azure AI Foundry (EU-Regionen)
Details zur gesamten Familie: Zur Mistral-Übersicht.
Mistral Medium 3.5 ist das multimodale Arbeitsmodell der Mistral-Familie und verbindet Textkompetenz mit nativer Bildverarbeitung — eine Kombination, die im Mistral-Portfolio einmalig ist. Mit einem Kontextfenster von 128.000 Token und einem preiseffizienten Betrieb eignet sich Medium 3.5 für den produktiven Einsatz in der Breite, bei dem Geschwindigkeit, Kosten und Ausgabequalität in einem guten Verhältnis stehen müssen.
Typische Einsatzbereiche sind die Dokumentenverarbeitung bei gemischten Formaten — etwa Formulare mit eingescannten Unterschriften, Produktkataloge mit Bildinhalten oder technische Berichte, die Diagramme und Text kombinieren. Medium 3.5 kann diese Inhalte in einem einzigen Schritt verarbeiten, ohne dass separate Bild- und Textpipelines entwickelt werden müssen. Das vereinfacht die Architektur und reduziert Fehlerquellen im Verarbeitungsablauf.
Im Vergleich zu Mistral Large 3 verzichtet Medium 3.5 auf die tiefgehende Reasoning-Kapazität des Flaggschiffs und bietet dafür native Bildverarbeitung, die Large 3 fehlt. Wer Bilder verarbeiten muss, aber nicht die maximale Reasoning-Tiefe des Large-Modells braucht, ist mit Medium 3.5 gut positioniert. Umgekehrt empfiehlt sich Large 3 für rein textbasierte Aufgaben mit anspruchsvollem mehrstufigem Denken.
Für den DSGVO-konformen Betrieb gelten die Empfehlungen der gesamten Mistral-Familie: La Plateforme mit EU-Rechenzentren bietet die einfachste Route ohne Konfigurationsaufwand. Self-Hosting mit Fine-Tuning auf eigene Daten ist für besonders sensible Verarbeitungen die stärkste datenschutzrechtliche Lösung. La Plateforme-Daten werden standardmäßig nicht für das Training neuer Modelle verwendet — auch diese Zusage sollte regelmäßig geprüft werden.
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