中文简介
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-Eagle 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 a2eec8837f6b,同步到 11 个文件,文件元数据合计 10.89 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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-Eagle 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/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-Eagle 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 a2eec8837f6b,同步到 11 个文件,文件元数据合计 10.89 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文本生成与推理能力,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:a2eec8837f6b。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, fr, es, de, it, pt, nl, zh, ja, ko, ar。 库标记:vllm。 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 11 个文件,文件元数据合计 10.89 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 6 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(10.85 GB);tokenizer.json(16.29 MB);tekken.json(15.98 MB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 10.89 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。
Mistral Large 3 675B Instruct 2512 Eagle This model is the Eagle speculator for Mistral Large 3 Instruct. Depending on the task, you can expect noticeable speed-ups on your generations. Mistral Large 3 675B Instruct 2512 From our family of large models, **Mistral Large 3** is a state-of-the-art general-purpose **Multimodal granular Mixture-of-Experts** model with **41B active parameters** and **675B total parameters** trained from the ground up with 3000 H200s This model is the instruct post-trained version in **FP8**, fine-tuned for instruction tasks, making it ideal for chat, agentic and instruction based use cases. Designed for reliability and long-context comprehension - It is engineered for production-grade assistants, retrieval-augmented systems, scientific workloads, and complex enterprise workflows. Mistral Large 3 is deployable on-premises in: FP8 on a single node of B200s or H200s. NVFP4 on a single node of H100s or A100s. We provide a BF16 version if needed. Key Features Mistral Large 3 consists of two main architectural components: **A Granular MoE Language Model with 673B params and 39B active** **A 2.5B Vision Encoder** The Mistral Large 3 Instruct model offers the following capabilities: **Vision**: Enables the model to analyze images and provide insights based on visual content, in addition to text. **Multilingual**: Supports dozens of languages, including English, French, Spanish, German, Italian, Portuguese, Dutch, Chinese, Japanese, Korean, Arabic. **System Prompt**: Maintains strong adherence and support for system prompts. **Agentic**: Offers best-in-class agentic capabilities with native function calling and JSON outputting. **Frontier**: Delivers best-in-class performance. **Apache 2.0 License**: Open-source license allowing usage and modification for both commercial and non-commercial purposes. **Large Context Window**: Supports a 256k context window. Recommended Settings We recommend deploying Large 3 in a client-server configuration with th
适用场景
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力,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:a2eec8837f6b。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en, fr, es, de, it, pt, nl, zh, ja, ko, ar。 库标记:vllm。 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 11 个文件,文件元数据合计 10.89 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 6 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(10.85 GB);tokenizer.json(16.29 MB);tekken.json(15.98 MB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.58 KBchat_template.jinja13.68 KBconsolidated.safetensors10.85 GBparams.json1.02 KBprocessor_config.json976 BREADME.md6.78 KBspecial_tokens_map.json143.64 KBSYSTEM_PROMPT.txt2.36 KBtekken.json15.98 MBtokenizer.json16.29 MBtokenizer_config.json193.43 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 10.89 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。
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