中文简介
mistralai/Leanstral-1.5-119B-A6B 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 81592da95d94,同步到 13 个文件,文件元数据合计 112.64 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 mistralai/Leanstral-1.5-119B-A6B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
mistralai/Leanstral-1.5-119B-A6B 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 81592da95d94,同步到 13 个文件,文件元数据合计 112.64 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:81592da95d94。 任务标签:上游卡片所列任务。 库标记:vllm。 上游标注的基础模型:mistralai/Leanstral-2603。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。
【文件信息】
上游 API 返回 13 个文件,文件元数据合计 112.64 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 7 个、.json 3 个、.jinja 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00005-of-00007.safetensors(18.62 GB);consolidated-00002-of-00007.safetensors(18.62 GB);consolidated-00004-of-00007.safetensors(18.62 GB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 112.64 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
Leanstral 1.5 119B A6B Leanstral 1.5 is an open-source code agent model designed for Lean 4, a proof assistant capable of expressing complex mathematical objects such as perfectoid spaces and software specifications like properties of Rust fragments. Built as part of the Mistral Small 4 family, it combines multimodal capabilities and an efficient architecture, making it both performant and cost-effective compared to existing closed-source alternatives. [!Note] This is an updated model of our previously released Leanstral model. Key Features Leanstral incorporates the following architectural choices: **MoE**: 128 experts, 4 active per token **Model Size**: 119B parameters with 6.5B activated per token **Context Length**: 256k tokens **Multimodal Input**: Accepts text and image input, producing text output Recommended Settings **Temperature**: 1.0 **Reasoning Effort**: `'none'` → Do not use reasoning `'high'` → Use reasoning (recommended for complex prompts). **Context Length**: ≤ 200k tokens recommended Usage Installing Mistral Vibe and Leanstral** If you have already installed Leanstral it should automatically use the new model. **** Verify your Mistral account settings at https://chat.mistral.ai/ - Sign up or Sign in - You can stay on the **free** plan (there is no need to sign up to Mistral Pro to use Leanstral). - Opt into “Enable Labs models” in https://admin.mistral.ai/plateforme/privacy - Make an API key in https://admin.mistral.ai/organization/api-keys Follow the instructions to install the mistral vibe CLI at https://docs.mistral.ai/getting-started/quickstarts/vibe-code/install-cli Setup should happen automatically, requesting your API key. But if not, use `vibe --setup` from the terminal. To setup Leanstral in Mistral `vibe` enter: - `/leanstall` (lean + [in]stall) - `exit` (to leave `vibe`) Using Leanstral** Type `vibe --agent lean` in the terminal (**ensure Leanstral displays at the top**). - We recommend running `vibe` inside vs code terminal so you can
适用场景
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:81592da95d94。 任务标签:上游卡片所列任务。 库标记:vllm。 上游标注的基础模型:mistralai/Leanstral-2603。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。
文件说明
上游 API 返回 13 个文件,文件元数据合计 112.64 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 7 个、.json 3 个、.jinja 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00005-of-00007.safetensors(18.62 GB);consolidated-00002-of-00007.safetensors(18.62 GB);consolidated-00004-of-00007.safetensors(18.62 GB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.53 KBchat_template.jinja12.49 KBconsolidated-00001-of-00007.safetensors18.62 GBconsolidated-00002-of-00007.safetensors18.62 GBconsolidated-00003-of-00007.safetensors18.62 GBconsolidated-00004-of-00007.safetensors18.62 GBconsolidated-00005-of-00007.safetensors18.62 GBconsolidated-00006-of-00007.safetensors18.51 GBconsolidated-00007-of-00007.safetensors1.00 GBconsolidated.safetensors.index.json3.45 MBparams.json1.47 KBREADME.md11.68 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 112.64 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
获取、校验与交付
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