Mistral Medium 3.5 现已在 TheRouter.ai 上线

Mistral Medium 3.5 现已在 TheRouter.ai 上线。该模型由 Mistral AI 于 2026 年 4 月 29 日发布，是一款 128B 稠密模型，具备 256K token 上下文窗口、原生多模态视觉能力和可切换的推理模式。在 TheRouter 上的模型 ID 为 mistral/mistral-medium-3.5。

核心参数

TheRouter.ai 定价

相比上一代 Mistral Medium 的改进

Mistral Medium 3.5 是一次完整的代际升级，而非小版本更新：

• 视觉能力从头训练 — 不是事后附加的适配器。模型原生支持可变图像尺寸和任意宽高比，无需在发送前做固定尺寸预处理。这对真实文档、截图和照片处理至关重要。
• 推理模式 — 可在 API 层面切换快速响应和思考计算。按需付费；简单任务用快速模式控制成本，复杂问题切换到思考模式。
• 开放权重 — 模型权重基于 Modified MIT 协议开放。需要私有推理或微调时，可在自有 4 张 GPU 上部署。
• SWE-Bench 77.6% — 发布时，该分数在智能体软件工程基准测试上高于 GPT-4o 和 Claude Sonnet。

视觉能力

Mistral Medium 3.5 的视觉能力从预训练阶段就内置于模型中，而非后期附加的适配器。这有两个实际影响：

1. 任意尺寸图像可直接处理。 发送图像前无需将其缩放到固定分辨率。截图、文档扫描件和任意比例的照片均可正确处理，不会产生变形。
2. 视觉与文本推理深度融合。 模型可以在一次处理过程中同时对文本和图像内容进行推理，而非将两者分开处理。

支持的图像格式：JPEG、PNG，以及通过标准 image_url 内容块格式发送的 base64 数据 URI。

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-therouter-api-key",
    base_url="https://api.therouter.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral/mistral-medium-3.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/diagram.png"},
                },
                {"type": "text", "text": "这张架构图展示了什么？"},
            ],
        }
    ],
    max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)

推理模式

Mistral Medium 3.5 提供两种计算模式的切换：

• 快速模式 — 标准自回归生成，低延迟，低成本。适用于提取、分类、摘要、日常代码生成、对话。
• 思考模式 — 在输出最终答案前进行扩展内部推理。适用于多步数学、复杂调试、架构决策、智能体规划。

通过请求体中的 thinking 参数控制切换。该参数遵循与其他支持推理模式的模型（Anthropic、Qwen 等）相同的约定。

curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-medium-3.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "找出这个函数中的 bug 并解释修复方法：\n\ndef process(items):\n  result = []\n  for i in range(len(items)):\n    if items[i] > 0:\n      result.append(items[i-1])\n  return result"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 4096},
    "max_tokens": 2048
  }'

对于大多数工作负载，从快速模式开始。当任务涉及多步推理、一次生成容易出错时，切换到思考模式。

快速开始

一个 API Key，一个端点——包括 Mistral Medium 3.5 在内的所有模型。

Python：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-therouter-api-key",
    base_url="https://api.therouter.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral/mistral-medium-3.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "总结 Actor 模型和共享内存并发模型的核心权衡。"}
    ],
    max_tokens=512,
)
print(response.choices[0].message.content)

curl：

curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-medium-3.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "总结 Actor 模型和共享内存并发模型的核心权衡。"}
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

Mistral 内部使用的上游模型 ID 为 mistral-medium-2604。在 TheRouter 上始终使用 mistral/mistral-medium-3.5，路由层会自动处理转换。

Mistral Medium 3.5 vs 其他 Mistral 模型

Mistral Medium 3.5 在纯文本质量上位于 Small 和 Large 之间，但它是 Mistral 系列中唯一同时具备视觉能力和开放权重的模型。以下场景优先考虑它：

• 智能体编码 — SWE-Bench 77.6% 是工具使用和多步代码编辑能力的真实信号。256K 上下文足以容纳一个中等规模的完整代码库。
• 文档理解 — 原生视觉 + 可变尺寸图像支持，让它天然适合 PDF 截图、技术图表和图文混合输入。
• 私有或微调部署 — Modified MIT 协议意味着无需商业授权谈判即可将模型部署到内部环境。
• 推理可选的流水线 — 快速/思考模式的切换让你用同一个模型 ID 处理不同复杂度的任务，而无需在廉价模型和昂贵模型之间做路由。

对于纯文本、需要最强指令执行能力的场景，Mistral Large 仍是更强的选择。对于批量处理、成本优先的场景，Mistral Small 的经济性更优。对于介于两者之间且涉及图像或代码的任务，Medium 3.5 是正确的选择。

可用状态

Mistral Medium 3.5 现已在 TheRouter.ai 上线。使用已有 API Key 即可访问，无需额外配置。

模型 ID：mistral/mistral-medium-3.5
接入端点：https://api.therouter.ai/v1

该模型目前尚未在 Bedrock、Vertex AI 和 Azure 上发布，TheRouter 路由至 Mistral 官方 API。