开源模型

Mistral Medium 3.5 3.5

Mistral Medium系列 · Mistral AI · 2026-04发布

开源支持本地部署多模态有免费额度长上下文代码专用

模型介绍

Mistral 首个旗舰融合模型,128B 稠密架构统一指令遵循、推理与编程能力,支持图像输入,256K 上下文,reasoning_effort 可调推理强度,Modified MIT 许可开放权重。

模型基础信息

模型系列Mistral Medium系列
开发机构Mistral AI
发布时间2026-04
参数规模128B(Dense)
上下文窗口256K
模型类型多模态(文本+图像)
中文能力良好
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署

免费额度与收费政策

Le Chat 免费版 API 按量 开源

免费规则详情

Le Chat 网页版免费体验;API 按 token 计费;权重 Modified MIT 开源可自部署。

收费标准简介

API 按量计费(以 console.mistral.ai 价格页为准)。

模型能力介绍

✅ 核心优势

  • 128B 稠密,统一指令/推理/编程
  • 256K 长上下文
  • reasoning_effort 可调推理强度
  • Modified MIT 可商用(大营收公司除外)

⚠️ 短板与局限

  • 稠密 128B 部署门槛较高
  • 国内直连受限
  • 商业使用受 Modified MIT 营收条款限制

🎯 适用场景

  • 长周期 Coding Agent
  • 办公自动化
  • 多语言助手
  • 企业私有化部署

模型使用教程

本章节整理 Mistral Medium 3.5 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程,快速上手使用该模型。

  • 体验网址:在 [Le Chat](https://chat.mistral.ai) 中默认使用该模型,也可在 [Mistral Vibe](https://mistral.ai/products/vibe) 中体验。
  • 能力简介:Mistral 首个"旗舰融合"模型,128B 稠密架构统一了指令遵循、推理与编程能力,支持图像输入,256K 上下文。
  • 适用场景:长周期 Coding Agent、办公自动化、多语言助手、企业私有化部署。
  • 使用建议:复杂任务开启 reasoning_effort="high";快速问答关闭推理以获得即时回复。
  • 开发接入:通过 Mistral API(mistral-medium-3-5)调用,或下载开源权重自部署。
  1. 注册 [Mistral Platform](https://console.mistral.ai),创建 API Key。
  2. 也可从 [Hugging Face](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B) 下载开源权重(Modified MIT 许可)。
  3. 本地部署约需 4 张 H100 级 GPU(约 64GB 显存可跑 4-bit 量化)。

安装 SDK

pip install mistralai

Python 调用

from mistralai import Mistral
client = Mistral(api_key="YOUR_API_KEY")
resp = client.chat.complete(
    model="mistral-medium-3-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序,并解释复杂度"}],
    reasoning_effort="high",
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl 调用

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"mistral-medium-3-5","reasoning_effort":"high","messages":[{"role":"user","content":"写一个快速排序"}]}'

> 提示:reasoning_effort 支持 none / high 两档。

  • 部署方式:开源权重(Modified MIT),支持 vLLM、SGLang、llama.cpp。
  • 硬件要求:128B 稠密模型,建议 4× H100/A100(80GB);INT4 量化后约需 64GB 显存。
  • 推荐配置
vllm serve mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B --tensor-parallel-size 8 \
  --tool-call-parser mistral --enable-auto-tool-choice --reasoning-parser mistral
  • 参考:官方 GitHub 与 Hugging Face 模型卡提供完整部署与微调文档。

💡 使用小技巧

复杂任务开启 reasoning_effort=high;快速问答关闭推理获得即时回复。

❓ 常见问题 FAQ

Q1:支持图像输入吗?

A1:支持,多模态输入。

Q2:可本地部署吗?

A2:可以,Modified MIT 许可开放权重。

访问备注与注意事项