Mohu spustit Mistral Medium 3.5 lokálně?

Mistral AI uvádí otevřené váhy a možnost vlastního hostování na pouhých čtyřech GPU, ale momentálně není repozitář na Hugging Face, takže ověřte dostupnost přímo u Mistral.

Kolik stojí Mistral Medium 3.5 a jak dlouhý je kontext?

Cena je 1,50 USD za milion vstupních tokenů a 7,50 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 262 144 tokenů (256K).

Jak se Mistral Medium 3.5 liší od ostatních Mistral modelů?

Přidává nativní vstup pro vidění, konfigurovatelnou náročnost uvažování na jednotlivý požadavek a zaměřuje se na agentní workflow s vícenásobným voláním nástrojů, což menší Mistral modely v takovém rozsahu nenabízejí.

Mistral Medium 3.5

3081°

#llm #mistralai #vidění #uvažování #agenti #programování

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Mistral | 262 144 tokenů kontext | 1,50 $/M vstup, 7,50 $/M výstup. Mistral Medium 3.5 je hustý 128miliardový model sledující instrukce od Mistral AI. Podporuje textové a obrazové vstupy s textovým výstupem a je navržen pro agentní pracovní postupy, kódování a složité vícekrokové uvažování. Je obzvláště silný v spolehlivém volání více nástrojů a dlouhodobých úlohách, s kontextovým oknem 256K, konfigurovatelným úsilím uvažování na požadavek a vlastním vizuálním enkodérem, který zvládá proměnné velikosti a poměry stran obrázků. Lze jej provozovat lokálně na pouhých čtyřech GPU a je dostupný s otevřenými váhami.

Návody k tomuto modelu

Otevřené váhy vs open source vs pouze API: co vlastně smíš dělat

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

10 nejlevnějších alternativ ChatGPT v roce 2026: bezplatné lokální modely, bezplatné tarify a paušální plány

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Mistral Medium 3.5 je 128 miliard parametrů hustý model od Mistral AI s kontextovým oknem 256K, vstupem pro vidění a konfigurovatelnou náročností uvažování na jednotlivý požadavek. Cílí na agentní workflow a vícekrokové úkoly, s obzvláštním důrazem na spolehlivé volání více nástrojů. Otevřené váhy a možnost vlastního hostování na čtyřech GPU, představuje užitečný střední model mezi lehkými a špičkovými modely.

Známý pro

Spolehlivé volání více nástrojů v dlouhých agentních úlohách
Konfigurovatelná náročnost uvažování nastavitelná na jednotlivý požadavek
Vision encoder nativně zvládá proměnné velikosti a poměry stran obrázků
256K kontextové okno pro velké dokumenty nebo dlouhé konverzace
Možnost vlastního hostování na pouhých čtyřech GPU i přes 128 miliard parametrů

Dej pozor na

Otevřené váhy jsou uváděny, ale momentálně není repozitář na Hugging Face; ověřte dostupnost před stavbou na něm.
Při ceně 7,50 USD za milion výstupních tokenů rychle rostou náklady při agentních smyčkách s dlouhými odpověďmi.
128 miliard znamená vážné hardwarové požadavky pro vlastní hostování; čtyři GPU jsou minimum, ne běžná konfigurace.

Nejlepší pro

Agenti a používání nástrojů

Promptů k vyzkoušení

Plán vícenástrojového agenta

Máte přístup k nástroji webového vyhledávání, nástroji pro spuštění kódu a nástroji pro čtení souborů. Uživatel chce znát aktuální směnný kurz EUR k JPY, pak spočítat, kolik je 4750 EUR v JPY, a uložit výsledek do souboru result.txt. Napište kompletní sekvenci volání nástrojů krok za krokem s přesnými argumenty pro každý nástroj.

Rozbor složité chyby

Tato Python funkce má vracet druhé největší unikátní číslo v seznamu, ale na některých vstupech selhává bez chyby. Identifikujte všechny hraniční případy, které mohou způsobit špatný výstup nebo výjimku, vysvětlete, proč každý z nich funkci rozbíjí, a pak ji přepište tak, aby všechny zvládla: def second_largest(nums): nums = sorted(set(nums)) return nums[-2]

Detailní analýza obrázku

Přiložte screenshot dashboardu, grafu nebo diagramu. Popište každý datový bod nebo prvek UI, identifikujte anomálie nebo trendy a navrhněte dva konkrétní kroky, které by produktový tým mohl na základě obrázku podniknout.

Porovnat s

Ministral 3 14B 2512
Model s otevřenými váhami
kontext 262,144 tokenů · $0.20/M vstup, $0.20/M výstup
Mistral Small 4
Model s otevřenými váhami
kontext 262,144 tokenů · $0.15/M vstup, $0.60/M výstup
Devstral 2 2512
Model s otevřenými váhami
kontext 262,144 tokenů · $0.40/M vstup, $2.00/M výstup
Mistral Small 3.1 24B
Model s otevřenými váhami
kontext 128,000 tokenů · $0.35/M vstup, $0.55/M výstup

Více textových modelů od mistralai

Často kladené otázky

Mohu spustit Mistral Medium 3.5 lokálně?: Mistral AI uvádí otevřené váhy a možnost vlastního hostování na pouhých čtyřech GPU, ale momentálně není repozitář na Hugging Face, takže ověřte dostupnost přímo u Mistral.
Kolik stojí Mistral Medium 3.5 a jak dlouhý je kontext?: Cena je 1,50 USD za milion vstupních tokenů a 7,50 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem 262 144 tokenů (256K).
Jak se Mistral Medium 3.5 liší od ostatních Mistral modelů?: Přidává nativní vstup pro vidění, konfigurovatelnou náročnost uvažování na jednotlivý požadavek a zaměřuje se na agentní workflow s vícenásobným voláním nástrojů, což menší Mistral modely v takovém rozsahu nenabízejí.

Verdikt kapitána
Seriózní agentní pracant s viděním a dlouhým kontextem; cena výstupu znamená, že budete chtít držet odpovědi stručné.

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

Qwen3 VL 32B Instruct

TEXT / LLM

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Mistral Medium 3.5 je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm mistralai vidění uvažování agenti programování dlouhý kontext

Procházet podle rodiny modelů