Context Window
—
Preço Input/1M
$2.75
Preço Output/1M
$8.10
Parâmetros
—
Velocidade
46 tok/s
Latência (TTFT)
710ms
Resultados do Mistral Medium nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 9.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 49.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MATH-500 | 40.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 9.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 49.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| GPQA Diamond | 34.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| HLE | 3.0 | 100.0 | — |
O Mistral Medium é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Mistral, classificado como modelo de text. Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Mistral.
O Mistral Medium é cobrado por uso, com preço de US$ 2.75/1M tokens de input e US$ 8.1/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Mistral Medium em reais fica em torno de R$ 16.97/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Mistral Medium foi avaliado em 7 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Knowledge, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Mistral Medium é especializado em text, oferecendo capacidades avançadas para criação e processamento de conteúdo text.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Mistral Medium compete diretamente com modelos de nível similar. A Mistral compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Mistral Medium suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
O Mistral Medium é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Mistral. É um modelo do tipo text.
O Mistral Medium custa US$ 2.75/1M tokens de input e US$ 8.1/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Mistral Medium, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Mistral Medium obteve scores como: LiveCodeBench: 9.9/100, MMLU-Pro: 49/100, MATH-500: 40.5/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Mistral Medium é um modelo proprietário da Mistral. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 20 de maio de 2026 • Ver metodologia →