模型

Mistral: Mistral Medium 3.5

仅 API 可商用
— · Modified MIT License (开源,商业/非商业可用,但大型收入公司除外) · 128B · 上下文 256K
能做什么
聊天问答编程开发智能客服长文档分析Agent工作流
部署门槛
待补充
≥ 256GB
上下文
256K
token 窗口
参数
128B

01基础参数

参数规模
128B
上下文窗口
256K
输入模态
file / image / text
可生成
text
模型系列
开源许可
Modified MIT License (开源,商业/非商业可用,但大型收入公司除外)
主要语言
multi

02部署门槛详情

硬件等级 待补充 · 最低显存 256GB

03Benchmark 评测

待补充

04适用场景

✓ 适用
复杂代码生成与 Agentic 工作流、长文档分析与 RAG 应用、多模态图像理解与问答、需要可配置推理深度的复杂任务
✗ 不适用
对多模态性能有极高要求的场景(其多模态能力仍有提升空间)、资源极度受限的边缘部署、对输出模态有视频/语音等要求场景

05部署与限制

⚙ 本地部署建议
模型为 128B 稠密架构,FP8 量化后约 130GB,需多卡部署(如 H100/H200 建议 TP=4,B200/B300 建议 TP=2)。配合 EAGLE 草稿模型可提升推理速度。若本地硬件不足,推荐使用官方 API 或云平台部署。
⚠ 已知限制
模型规模较大,本地部署硬件门槛高。多模态能力被官方及第三方评价为「subpar with competition」,与头部多模态模型相比存在一定差距。闭源模型细节未公开,部分信息基于社区反馈。

06详细介绍

来源:OpenRouter API(scraper 采集,2026-06-30)

Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 于 2026 年 4 月发布的旗舰级融合模型。它采用 128B 参数的稠密架构(非 MoE),拥有 256k 超大上下文窗口,并原生支持 文本与图像的多模态输入。其核心创新在于将指令遵循、深度推理与代码生成能力统一于单一模型中,并允许通过 reasoning_effort 参数按请求动态切换「快速响应」与「深度推理」模式,兼顾效率与性能。模型在 SWE-Bench Verified 上取得了 77.6% 的成绩,在 Agentic 工作负载中表现出色。

该模型特别适合编程开发、Agent 工作流、长文档分析与 RAG 应用等场景。其原生支持函数调用(Function Calling)与 JSON 输出,能够很好地服务于复杂的自动化任务与智能体构建。同时,支持包括中文在内的 24 种语言及图像理解能力,也使其适用于构建多语言、多模态的聊天助手与知识问答系统。模型发布在 Hugging Face 上,并采用允许商业与非商业用途的 Modified MIT 许可证,但其巨大的参数量(FP8 量化后约 130GB)决定了其主要通过 API 或高性能云端 GPU 集群进行部署。

OpenRouter Provider 比价

共 1 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
Mistral1.57.5unknown262144

代表价(满血最低):Mistral 输入 1.5 / 输出 7.5 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

07官方资源

08同类模型