Terug naar overzicht
🇫🇷 Mistral AI · Frankrijk EU · AVG ZDR mogelijk
Mistral Medium 3.1
Niveau: Standaard
Ruim voldoende voor de meeste dagelijkse taken, en een stuk voordeliger dan de topklasse.
Mistral Medium 3.1 is an updated version of Mistral Medium 3, which is a high-performance enterprise-grade language model designed to deliver frontier-level capabilities at significantly reduced operational cost. It balances...
KostenLaag
SnelheidVlotinschatting
Werkgeheugen131K tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidBeperkt15/100
Relatief duur
14
waarde / 100
Loont de prijs?
Je betaalt veel voor weinig extra kwaliteit — er zijn voordeligere alternatieven.
Bespaar slim: Claude Haiku 5.5
is minstens net zo slim voor 75% minder geld. Bovendien is het sneller. Voor de meeste taken merk je het verschil nauwelijks.
Goed voor
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Zwaar programmeerwerk
Europese aanbieder. Valt onder EU-recht — doorgaans gunstiger voor privacy en de AVG.
Zero Data Retention mogelijk. Dit model kan via OpenRouter worden ingezet bij een aanbieder die je invoer niet bewaart en niet gebruikt voor training — belangrijk voor vertrouwelijke bedrijfsgegevens. Stel ZDR in je OpenRouter-account in om dit af te dwingen.
Slimheid
15/100 · beperkt
Schrijven
31/100 · basaal
Programmeren
24/100 · basaal
Agent-taken
3/100 · beperkt
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 9.2 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | 20.5 |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | 38.3 |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | 1.9 |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | 68.3% |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | 58.8% |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 4.7% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | 40.6% |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 32.4% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | 38.3% |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | 39.8% |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | 40.6% |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | 13.9% |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | geen data |
| Time-to-first-token (latency) | geen data |
| Snelheidsbron | inschatting o.b.v. modelklasse |
Design Arena (ELO)
Head-to-head ranglijst waarin modellen het tegen elkaar opnemen op praktijktaken (websites, code, UI, datavisualisatie). Hogere ELO = vaker gewonnen.
| Gemiddelde ELO | 1080 |
| asciiart | ELO 997 · rang 70 |
| dataviz | ELO 1144 · rang 82 |
| svg | ELO 993 · rang 86 |
| 3d | ELO 1081 · rang 94 |
Technische specificaties
| Model-ID | mistralai/mistral-medium-3.1 |
| Contextvenster | 131.072 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | 2025-06-30 |
| Uitgebracht | 13 aug 2025 |
| Invoer | tekst, beeld, bestanden |
| Redeneren (reasoning) | nee |
| Populariteitsscore | 43/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis, design_arena |