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Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-NVFP4

mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-NVFP4

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:apache-2.0 上游版本:c8fe8a02a4b2

中文简介

mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-NVFP4 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 c8fe8a02a4b2,同步到 284 个文件,文件元数据合计 375.48 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-NVFP4 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-NVFP4 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 c8fe8a02a4b2,同步到 284 个文件,文件元数据合计 375.48 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:c8fe8a02a4b2。 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。 上游标注的基础模型:mistralai/Mistral-Large-3-675B-Base-2512。 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 284 个文件,文件元数据合计 375.48 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 98 个、.jinja 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00001-of-00273.safetensors(2.06 GB);consolidated-00048-of-00273.safetensors(1.59 GB);consolidated-00006-of-00273.safetensors(1.55 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 375.48 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。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Mistral Large 3 675B Instruct 2512 NVFP4 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, 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. [!Tip] This checkpoint in particular is a post-training-activation quantized version of Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512. It was created using llm-compressor as part of a collaboration with teams from vLLM & Red Hat. Special thanks goes out to Dipika Sikka, Kyle Sayers, Eldar Kurtić, and Tyler Michael Smith. 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. 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. Use

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

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:c8fe8a02a4b2。 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。 上游标注的基础模型:mistralai/Mistral-Large-3-675B-Base-2512。 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 284 个文件,文件元数据合计 375.48 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.safetensors 98 个、.jinja 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00001-of-00273.safetensors(2.06 GB);consolidated-00048-of-00273.safetensors(1.59 GB);consolidated-00006-of-00273.safetensors(1.55 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.58 KB
  • chat_template.jinja13.68 KB
  • consolidated-00001-of-00273.safetensors2.06 GB
  • consolidated-00002-of-00273.safetensors1.29 GB
  • consolidated-00003-of-00273.safetensors1.31 GB
  • consolidated-00004-of-00273.safetensors1.32 GB
  • consolidated-00005-of-00273.safetensors1.29 GB
  • consolidated-00006-of-00273.safetensors1.55 GB
  • consolidated-00007-of-00273.safetensors1.31 GB
  • consolidated-00008-of-00273.safetensors1.32 GB
  • consolidated-00009-of-00273.safetensors1.29 GB
  • consolidated-00010-of-00273.safetensors1.55 GB

硬件建议

仓库文件元数据合计 375.48 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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