Mistral は 2026 年 4 月 29 日、Mistral Medium 3.5 をリリースした。128B パラメータのデンス旗艦モデルで、テキストとビジュアル理解を統合。これは Mistral の中型デンスモデル戦略における最新の一手であり、2026 年のモデル競争における欧州 AI 企業の重要な登場である。
主要仕様
Medium 3.5 の主要パラメータ：
| 指標 | 値 |
|---|---|
| パラメータ数 | 128B（デンス） |
| コンテキストウィンドウ | 256K tokens |
| モダリティ | テキスト + ビジュアル |
| 推論モード | 設定可能な推論強度 |
| SWE-bench Verified | 77.6% |
| τ³ Telecom | 91.4 |
| ローカル実行要件 | 約 64GB RAM |
同サイズのモデルと比較して、Medium 3.5 は τ³ Telecom ベンチマークで 91.4 点、SWE-bench Verified で 77.6% を達成。これらの成績は 6 倍のパラメータを持つモデルと同レベルにある。
設定可能な推論：効率と精度のバランス
Medium 3.5 で最も注目すべき設計は、設定可能な推論強度である。呼び出し時に推論深度を指定でき、単純なタスクは高速に応答し、複雑なタスクは自動的に推論を強化する。これにより、単一のモデルで低レイテンシシナリオと高精度シナリオの両方をカバーでき、タスクごとに異なるモデルをデプロイする運用コストを削減できる。
競合との比較
同一パラメータ帯域において、Medium 3.5 の競合には Qwen3.6-27B（より小さいが効率的）と IBM Granite 4.1-30B（同日リリース）が含まれる。コミュニティのフィードバックによると、Medium 3.5 はコーディング能力とビジュアル理解の総合性能で Granite 4.1 を上回るが、一部の垂直領域ベンチマークでは Qwen3.6-27B が依然として優位にある。
注目すべき違いはライセンスである：Mistral Medium 3.5 は Mistral Research License を採用しているが、同日リリースの IBM Granite 4.1 は Apache 2.0 を採用している。商用デプロイメントにおいて、Apache 2.0 の制約は少ない。
ローカルデプロイの実現性
Medium 3.5 は約 64GB のメモリを持つマシンでローカルに実行可能（GGUF フォーマット）であり、データプライバシー要件のあるチームにとって実現可能な選択肢を提供する。NVIDIA NIM 推論サービスと組み合わせることで、企業は外部 API に依存せずに自社ハードウェア上でデプロイできる。
格局判断
Medium 3.5 のリリースは、欧州 AI 企業が「追いかける側」から「差別化競争者」へと転換していることを示している——最大のパラメータを追求するのではなく、中型デンスモデルの効率性とデプロイ可能性に焦点を当てている。
開発者にとって、ローカルで実行でき、ビジュアル理解とコード修正能力の両方を備えたモデルが必要な場合、Medium 3.5 はテストする価値がある。
主要ソース
- Mistral Medium 3.5 公式リリース
- Mistral AI Studio
- NVIDIA NIM デプロイメントガイド