Mistral Medium 3.5 是开源的吗?可以商用吗?
权重是开放的,但许可不是标准开源协议。它采用 Modified MIT License,允许商业与非商业使用,但对大营收公司设有例外条款。落地前需要核对自身营收规模是否触发该条款,不能直接按完全自由的 MIT 对待。
Mistral Medium 3.5
Mistral AI 于 2026 年 4 月底发布的中端旗舰模型,128B 稠密架构(不是 MoE),256K 上下文,支持文本与图像输入、文本输出,用一套权重同时覆盖指令跟随、推理和编程。权重按 Modified MIT License 开放,允许商业与非商业使用,但对大营收公司设有例外条款。推理模式可按请求在 reasoning_effort='none'(标准快速推理)与 'high'(启用测试时计算增强推理)之间切换,官方建议 high 档温度取 0.7、标准模式按任务在 0.0–0.7 之间取值。部署门槛相对友好——官方推荐的 vLLM 配置为 --tensor-parallel-size 8(8 卡张量并行)。官方 benchmark:SWE-Bench Verified 77.6%、τ³-Telecom 91.4%,并称在所有基准上超越此前的 Devstral 系列。它同时是 Mistral 的 Le Chat 与 Vibe 编程智能体的底层模型。API 价格为每百万 tokens 输入 $1.50、输出 $7.50。
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Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 于 2026 年 4 月底发布的中端旗舰模型,官方 Hugging Face 仓库为 mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B。它的设计目标是用一套权重同时覆盖指令跟随、推理和编程三类任务,面向智能体工作流、编程和复杂多步推理场景,并作为 Mistral 自家产品 Le Chat 与 Vibe 编程智能体的底层模型。
模型为 128B 稠密架构——不是混合专家(MoE),全部参数参与计算。上下文窗口 256K tokens;输入支持文本与图像,输出为文本。官方模型卡未明确给出最大输出长度。
支持按请求切换的两档 reasoning effort:'none' 为标准快速推理,'high' 启用测试时计算增强推理。官方给出的采样建议是:reasoning_effort="high" 时温度取 0.7;标准模式下按任务性质在 0.0 到 0.7 之间取值。这种「一个模型两档模式」的设计避免了在快模型和慢模型之间切换的工程成本。
权重按 Modified MIT License 开放,允许商业与非商业使用,但对大营收公司设有例外条款——落地前需要核对自身是否触发该条款。这与标准 MIT 不同,不能按完全自由的开源协议对待。
官方推荐的 vLLM 部署配置为 --tensor-parallel-size 8,即 8 卡张量并行。相比动辄需要多机集群的万亿参数模型,128B 稠密模型的自建门槛明显更低,单机 8 卡即可承载。
Mistral 公布的成绩包括:SWE-Bench Verified 77.6%、τ³-Telecom 智能体评测 91.4%,官方并称其在所有基准上超越了此前的 Devstral 系列模型。
API 价格为每百万 tokens 输入 $1.50、输出 $7.50。
权重是开放的,但许可不是标准开源协议。它采用 Modified MIT License,允许商业与非商业使用,但对大营收公司设有例外条款。落地前需要核对自身营收规模是否触发该条款,不能直接按完全自由的 MIT 对待。
官方推荐的 vLLM 部署配置是 --tensor-parallel-size 8,也就是 8 卡张量并行。128B 稠密模型的门槛比万亿参数 MoE 低很多——单机 8 卡即可承载,不需要多机集群,这是它在自部署场景下的主要优势。
稠密模型,128B 参数全部参与计算,不是混合专家架构。这意味着它的推理成本与参数量直接相关,不像 MoE 那样能靠稀疏激活压低单次推理开销;但换来的是部署简单、行为稳定,且不需要处理专家路由带来的负载不均问题。
按请求切换:'none' 是标准快速推理,'high' 启用测试时计算增强推理。官方的采样建议不同——high 档用温度 0.7,标准模式按任务在 0.0 到 0.7 之间取。好处是不用在快模型和慢模型之间切换部署,同一套权重就能覆盖两种延迟需求。
官方给出的 SWE-Bench Verified 成绩为 77.6%,智能体评测 τ³-Telecom 为 91.4%,并称其在所有基准上超越了此前的 Devstral 系列(Mistral 的编程专用线)。它也是 Mistral 自家 Vibe 编程智能体的底层模型。
支持文本与图像输入,输出为文本。上下文窗口 256K tokens。官方模型卡没有明确给出最大输出长度。
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