中文简介
mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B 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 22b2b868a156,同步到 25 个文件,文件元数据合计 248.89 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“other”。
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-Medium-3.5-128B 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-Medium-3.5-128B 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 22b2b868a156,同步到 25 个文件,文件元数据合计 248.89 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“other”。
【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:22b2b868a156。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, de, es, pt, it, ja, ko, ru, zh, ar, fa, id, ms, ne, pl, ro, sr, sv, tr, uk, vi, hi, bn。 架构:Mistral3ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 127.70 B。 模型类型字段:mistral3。 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 25 个文件,文件元数据合计 248.89 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 9 个、.safetensors 6 个、.png 4 个、.md 2 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00002-of-00003.safetensors(46.56 GB);consolidated-00001-of-00003.safetensors(46.56 GB);model-00002-of-00003.safetensors(46.41 GB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 248.89 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 237.87 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 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“other”,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 Medium 3.5 128B Mistral Medium 3.5 is our first flagship merged model. It is a dense 128B model with a 256k context window, handling instruction-following, reasoning, and coding in a single set of weights. Mistral Medium 3.5 replaces its predecessor Mistral Medium 3.1 and Magistral in Le Chat. It also replaces Devstral 2 in our coding agent Vibe. Concretely, expect better performance for instruct, reasoning and coding tasks in a new unified model in comparison with our previous released models. Reasoning effort is configurable per request, so the same model can answer a quick chat reply or work through a complex agentic run. We trained the vision encoder from scratch to handle variable image sizes and aspect ratios. Find more information on our blog. [!Note] To speed up local inference using vLLM or SGLang, check out our released EAGLE model. [!Warning] The Transformers config originally had an incorrect entry that caused long-context performance degradation. This has been fixed in this commit. GGUFs generated using the Transformers config prior to this commit are also affected. Please use the correct config for best performance. Key Features Mistral Medium 3.5 includes the following architectural choices: **Dense 128B parameters**. **256k context length**. **Multimodal input**: Accepts both text and image input, with text output. **Instruct and Reasoning functionalities** with function calls (reasoning effort configurable per request). Mistral Medium 3.5 offers the following capabilities: **Reasoning Mode**: Toggle between fast instant reply mode and reasoning mode, boosting performance with test-time compute when requested. **Vision**: Analyzes images and provides 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, and Arabic. **System Prompt**: Strong adherence and support for system prompts. **Agentic**: Be
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:22b2b868a156。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, de, es, pt, it, ja, ko, ru, zh, ar, fa, id, ms, ne, pl, ro, sr, sv, tr, uk, vi, hi, bn。 架构:Mistral3ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 127.70 B。 模型类型字段:mistral3。 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 25 个文件,文件元数据合计 248.89 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 9 个、.safetensors 6 个、.png 4 个、.md 2 个、无扩展名 2 个、.jinja 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated-00002-of-00003.safetensors(46.56 GB);consolidated-00001-of-00003.safetensors(46.56 GB);model-00002-of-00003.safetensors(46.41 GB)。
上游文件元数据
.gitattributes2.08 KBchat_template.jinja13.92 KBconfig.json1.88 KBconsolidated-00001-of-00003.safetensors46.56 GBconsolidated-00002-of-00003.safetensors46.56 GBconsolidated-00003-of-00003.safetensors31.31 GBconsolidated.safetensors.index.json212.80 KBgeneration_config.json131 Bimages/image1.png389.99 KBimages/image2.png505.00 KBimages/image3.png192.88 KBimages/image4.png770.80 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 248.89 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 237.87 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 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“other”,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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