Mistral Medium 3.5: облачные агенты и новый режим Work для сложных задач
Mistral AI выпустила Medium 3.5 — мощную 128B-модель с 256k контекстом для кодирования и анализа. Новые облачные асинхронные агенты в Vibe работают параллельно,

Mistral AI запустила Mistral Medium 3.5 — новую 128B-модель, которая объединяет способности к инструкциям, рассуждениям и кодированию. Главная новинка: кодирующие агенты перемещаются в облако и теперь работают асинхронно, параллельно, уведомляя разработчика когда завершат задачу.
Mistral
Medium 3.5: модель для долгих задач Mistral Medium 3.5 — первая слитая модель в линейке Mistral, где все способности находятся в одном наборе весов вместо использования разных моделей под разные задачи.
Размер 128B при контекстном окне 256k позволяет запускать её на четырёх GPU, что делает самохостинг практичным и экономичным. Производительность впечатляет. На тестах SWE-Bench Verified модель набирает 77.
6% — выше Devstral 2. Для агентических задач, где модель должна вызывать инструменты и решать многошаговые проблемы, показатель 91.4 на τ³-Telecom.
Это означает, что Medium 3.5 надёжно работает в долгих сессиях с множеством инструментов и производит структурированный вывод, который могут обработать другие программы. Параметр reasoning effort теперь настраивается per-request.
Одна и та же модель может ответить на быстрый чат-запрос за миллисекунды или потратить больше времени на сложный агентический цикл с много-шаговым рассуждением. Это гибкость, которой раньше не было.
Облачные агенты в
Vibe: асинхронно и параллельно Раньше кодирующие агенты работали локально на ноутбуке разработчика. Это означало, что разработчик должен был сидеть за экраном, следить за каждым шагом и одобрять действия. Теперь агенты перемещаются в облако и работают асинхронно, параллельно, независимо от того, где находится разработчик.
Запустить облачного агента можно двумя способами. Первый способ — из Mistral Vibe CLI: ты пишешь команду, и сессия поднимается в облаке, работает самостоятельно. Второй способ — прямо из Le Chat: напиши задачу в чате, и агент поймёт контекст и начнёт работать.
Есть и третий вариант: если ты начал работу локально в CLI и решил уйти, ты можешь телепортировать сессию в облако. Вся история разговора, состояние задачи и сделанные одобрения переносятся с собой — продолжение работы будет гладким. Каждая сессия работает в изолированном sandbox и имеет доступ к инструментам, которые нужны для конкретной работы.
GitHub (код и pull-requests), Linear и Jira (управление задачами), Sentry (мониторинг инцидентов), Slack и Teams (оповещения и коммуникация). Когда работа завершена, агент автоматически открывает pull-request. Ты просто проверяешь результат вместо того, чтобы следить за каждым шагом.
Режим
Work в Le Chat для сложных задач Новый режим Work в Le Chat запускает специального агента (powered by Medium 3.5), который разбирает сложные многошаговые задачи. Сюда входят исследования, анализ данных, кросс-инструментальные действия с несколькими интеграциями одновременно. Агент вызывает инструменты параллельно и работает до полного завершения задачи. Система нацелена на высокообъёмную, хорошо определённую работу, которая отнимает время разработчика но не требует его суждения на каждом шаге: Рефакторинг больших модулей Генерация тестов для существующего кода Обновление и фиксинг зависимостей Анализ CI-проблем и логов * Исправление известных багов Все это — рутинная работа, где нужна точность и внимание, но не творчество.
Что это значит Облачные кодирующие агенты выходят из лабораторий и экспериментов в продакшн.
Для инженерных команд это значит, что можно наконец делегировать объёмные, четко определённые задачи (рефакторы, тесты, обновления) и получить готовый pull-request на проверку. Разработчик не тратит часы на механическую работу, а может сосредоточиться на том, что требует его суждения и творчества.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.