Mistral Medium 3.5 128B veröffentlicht: Dichtes Modell mit konfigurierbarem Reasoning und Vision

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 29. April 2026🔗 Source
Mistral Medium 3.5 128B veröffentlicht: Dichtes Modell mit konfigurierbarem Reasoning und Vision
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Mistral AI hat Mistral Medium 3.5 (128B) veröffentlicht, ein dichtes Transformer-Modell, das Mistral Medium 3.1 und Magistral in Le Chat sowie Devstral 2 in ihrem Coding-Agenten Vibe ersetzt. Es handelt sich um einen einzigen Satz von Gewichten, der Anweisungsbefolgung, Reasoning und Programmierung abdeckt.

Wichtige Funktionen

  • Dichte 128B Parameter — kein Mixture of Experts.
  • 256k Kontextfenster für lange Eingaben.
  • Multimodale Eingabe: akzeptiert Text und Bilder; Ausgabe nur Text. Der Vision-Encoder wurde von Grund auf neu trainiert, um variable Größen und Seitenverhältnisse zu verarbeiten.
  • Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand: pro Anfrage umschaltbar zwischen sofortiger Antwort (none) und tiefem Reasoning (high).
  • Native Funktionsaufrufe und JSON-Ausgabe für agentische Arbeitsabläufe.
  • Mehrsprachig: unterstützt Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und andere.
  • Starke System-Prompt-Befolgung.
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Empfohlene Einstellungen

  • Reasoning-Aufwand: none für schnelle Antworten; high für komplexe Prompts und agentische Nutzung (z.B. reasoning_effort="high").
  • Temperatur: 0,7 bei high Reasoning; 0,0–0,7 bei none je nach gewünschter Kreativität.

Lizenz

Veröffentlicht unter einer modifizierten MIT-Lizenz — Open Source für kommerzielle und nicht-kommerzielle Nutzung, mit Ausnahmen für Unternehmen mit hohem Umsatz.

GGUF-Quantisierungen verfügbar

Unsloth hat eine GGUF-Version auf Hugging Face veröffentlicht: unsloth/Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF

Dieses Modell ist relevant für Entwickler, die lokale KI-Coding-Agenten betreiben, insbesondere solche, die hochwertige Anweisungsbefolgung, Reasoning und Vision in einem einzigen dichten Modell mit großem Kontextfenster benötigen.

📖 Vollständige Quelle lesen: r/LocalLLaMA

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👀 Siehe auch