ОБЗОР AI-МОДЕЛИ
Mistral Medium 3.5
Возможности, стоимость и компьютер для локального запуска
Плотная мультимодальная модель для текста, кода и локального размещения. Она заметно скромнее лидеров по текущему общему индексу, зато её квантизированные веса доступны для рабочих станций с большой памятью.
- Разработчик
- Mistral AI
- Параметры
- 128 млрд
- Лицензия
- Modified MIT
- Вход → выход
- Текст, изображения → текст
- Контекст
- 262 144 токенов
- API · вход / выход
- $1.5 / $7.5 за 1 млн токенов; условия ниже
На этой странице
Кому подходит
Где стоит попробовать модель
Локальный помощник с чёткими правилами проектаСтоит попробовать
Плотная мультимодальная модель для текста, кода и локального размещения. Она заметно скромнее лидеров по текущему общему индексу, зато её квантизированные веса доступны для рабочих станций с большой памятью.
Что проверить: Примите результат только после проверки фактов, формата и выполнения задания.
Основание оценки ↗Русские деловые текстыС условиями
Отдельная подтверждённая оценка русской редакторской работы отсутствует.
Что проверить: Дайте исходник и сравните смысл, тон и число ручных исправлений.
Основание оценки ↗Полностью автономная работаС условиями
Нужны совместимые веса, runtime и оборудование.
Что проверить: Проверьте исходящие соединения и внешние инструменты.
Основание оценки ↗Сравнить с другой моделью
Плотная мультимодальная модель для текста, кода и локального размещения. Она заметно скромнее лидеров по текущему общему индексу, зато её квантизированные веса доступны для рабочих станций с большой памятью.
Перед выбором Mistral Medium 3.5 определите, какой результат будет принят: исправление, прошедшее тесты, точное извлечение полей или текст, который редактор готов публиковать. Ни общий рейтинг, ни большой контекст не отвечают на этот вопрос за вашу команду.
официальный паспорт. Данные и тарифы проверены 12.09.2026 по московскому времени.
Другие версии: что нельзя смешивать
Medium 3.5 объединяет instruction-following, reasoning и coding в одном наборе весов. Это не Medium 3.1 и не отдельная Magistral. Дата в документации 28 апреля отличается от 29 апреля в AA; здесь приоритет у официального паспорта.
Качество и возможности
Mistral Medium 3.5 стоит попробовать там, где важны понятные границы задания и собственное размещение. Дайте правила проекта, пример правильной реализации и небольшой объём изменений. Это хороший способ проверить модель без обещания, что она самостоятельно разберётся во всех привычках команды.
На длинном проекте отслеживайте пропуски мелких зависимостей: импорты, валидацию, обновление тестов и обработку ошибок. Сильный результат одного прохода не заменяет сборку. Для сканов отдельно проверьте поддержку vision в конкретном runtime.
Результаты тестов
| Независимый замер | Значение |
|---|---|
| Intelligence Index v4.3 | 15 |
| Режим | режим из карточки AA |
| Генерация | 145.2 токена/с |
| TTFT | 2.32 с |
Источник: Artificial Analysis. Снимок 12 сентября 2026 года. Балл относится к составному набору задач и указанному режиму. Это не процент правильных ответов и не отдельная оценка русского языка.
Мы не переносим цифры производителя из другого harness в эту таблицу. Для сравнения моделей используйте одинаковую версию теста, инструменты и бюджет рассуждения.
Независимые проверки
Опыт пользователей
Автор месячного опыта на Angular и Symfony пишет, что без правил модель упускает детали, а с настройкой проекта и небольшими заданиями становится полезной. Он прямо отмечает собственную симпатию к французскому разработчику. Это один рабочий процесс, не доказательство превосходства над Claude или GPT. Первичное обсуждение.
Работа на русском языке
Полноценного слепого теста этой точной версии на русской редактуре в проверенных источниках нет. Русскоязычный комментарий о коде не оценивает склонения, деловой тон или точность пересказа. До внедрения проверьте письма клиентам, сокращение текста и извлечение реквизитов.
Сохраните исходные задания и ответы. Попросите редактора оценить их без названия модели: смысл, фактические ошибки, естественность речи и объём ручных исправлений. Ниже есть запросы для такого пилота; это не выдуманные результаты запуска.
Примеры и задачи для проверки
Опубликованные результаты, проекты авторов и тестовые запросы отмечены отдельно.
Русское письмо без выдуманных обещанийЗапрос для самостоятельной проверки
Запрос
Перепиши письмо клиенту простым деловым русским языком, до 80 слов. Не добавляй новых фактов и обещаний. Сохрани дату и причину задержки. Исходник: «В связи с необходимостью проведения дополнительной проверки сообщаем, что макет будет направлен 18 сентября. Задержка связана с проверкой мобильной версии. Стоимость не меняется».
Как оценить результат
Должны сохраниться 18 сентября, проверка мобильной версии и неизменная стоимость. Не должно появиться скидки, оправданий или гарантии, которой нет в исходнике.
Извлечение данных с проверяемым ответомЗапрос для самостоятельной проверки
Запрос
Верни только JSON с полями amount, currency, due_date и contract_id. Неизвестное значение обозначь null. Текст: «Оплатить 12 500 рублей до 20.09.2026. Номер договора в письме не указан». Не придумывай номер договора.
Как оценить результат
Ожидаются amount 12500, currency RUB, due_date 2026-09-20 и contract_id null. Проверьте JSON парсером. Это заданный критерий, не записанный ответ модели.
Проверка рабочего кодаЗапрос для самостоятельной проверки
Запрос
Прочитай приложенные файлы проекта и воспроизведение ошибки. Сначала назови вероятную причину и недостающие сведения. Затем предложи минимальную правку и способ проверить её. Не заменяй реальные API заглушками и не меняй несвязанные файлы.
Как оценить результат
Используйте тестовую копию репозитория. Сравните диагноз с воспроизведением, проверьте diff и сборку. Не выдавайте успешный текстовый ответ за прошедший тест.
Локальный запуск
Требования относятся к конкретному формату, контексту и среде. RAM, VRAM и общая память не взаимозаменяемы.
Unsloth приводит ориентиры 64 ГБ для 3-битного и 80 ГБ для 4-битного запуска. Это суммарная доступная память по методике автора, не обещание разместить весь контекст. Для комфортного запаса рассматривайте систему со 128 ГБ.
Как рассчитать память: KV-кэш, буферы и запас
Объём весов на диске не равен полной памяти процесса. Добавьте KV-кэш для выбранного контекста, рабочие буферы, память ОС и запас. В MoE неиспользуемые на текущем токене эксперты всё равно нужно где-то хранить. RAM и VRAM нельзя механически складывать, если runtime не поддерживает нужный offload.
Скорость по опубликованным тестам
AA публикует 145.2 токена/с и TTFT 2.32 с для Mistral Medium 3.5 (режим из карточки AA). Источник и методика.
Это внешний замер API. Генерация после начала потока не равна времени до готового ответа. Ожидание, рассуждение, инструменты и повторы могут занимать больше времени. Эти значения не используются как обещание скорости Mac Studio, ПК или DGX Spark.
Конфигурации, скорость и инструкции
Рабочая станция 128 ГБ: текстовый пилотUD-Q4_K_XLНет замера для этого профиляРасчётная оценка
- Квантизация
- UD-Q4_K_XL
- Контекст
- Начните с 8 192 токенов; это выбранный старт пилота
- Среда и версия
- Актуальный llama.cpp с исправлением YaRN
- RAM
- 128 ГБ RAM или общей памяти
- Накопитель
- 120 ГБ свободно, оценка
- Одновременные запросы
- Один запрос
- Скорость и единица
- Для этой полной конфигурации воспроизводимый замер не подтверждён
- Условия теста / ограничения
- Порог 80 ГБ взят из руководства; 128 ГБ выбран как запас. Vision требует совместимого mmproj. Unsloth предупреждает о проблеме CUDA 13.2.
Скорость и условия измерения
- Генерация
- Нет замера для этого профиля
Инструкция запуска
- Установите совместимую сборку runtime по источнику.
- Скачайте все части указанной квантизации.
- Начните с короткого контекста и проверьте фактическую память и корректность ответа.
- Увеличивайте нагрузку только после успешной проверки.
Пример после установки, текстовый запрос:
./llama-cli -hf unsloth/Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192 --temp 0.7 --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"none"}'
Команда предложена для пилота; редакция не запускала эту конфигурацию.
Покупка и наличие
Mac Studio с 128 ГБ и DGX Spark 128 ГБ стоит рассмотреть для 4-битного текстового профиля после проверки runtime. ПК с 128 ГБ RAM и RTX 5090 использует частичную выгрузку: 32 ГБ VRAM недостаточно для всех 128B весов.
Как выбирать оборудование и проверять цены
До оплаты попросите показать точную конфигурацию, ОС, версию runtime, имя кванта и контекст. Замерьте короткий и длинный запрос, затем несколько одновременных. Цена компьютера и наличие в России зависят от комплектации и поставщика; неподтверждённая цена не публикуется.
API и стоимость
| Standard / указанный источник, USD за 1 млн токенов | Цена |
|---|---|
| Вход без кэша | $1.5 |
| Выход | $7.5 |
| Чтение кэша | Не включено в расчёт: ставка не подтверждена |
Базовый API стоит $1,50 / $7,50 за вход / выход. Ставка чтения кэша в проверенном паспорте не подтверждена, поэтому скидка не заложена в расчёт. Подписки Le Chat и доступ через Vibe оплачиваются по условиям продукта. Источник цены.
Пример бюджета
10 000 входных и 2 000 оплачиваемых выходных токенов без кэша стоят $0.03 по указанным базовым ставкам. Тысяча таких запросов: $30. Это арифметический пример, не замер расхода агента.
В рабочем бюджете учитывайте все попытки, токены рассуждения, инструменты и повышенные тарифы. Сохраняйте usage из API. Для повторяющихся задач считайте стоимость принятого результата, а не только цену миллиона токенов.
Подходит ли российской компании?
Собственное размещение позволяет построить обработку внутри инфраструктуры компании. Но пригодность Mistral Medium 3.5 определяется лицензией, оборудованием и всей схемой передачи данных, а не одним словом «локально».
Где будут обрабатываться данные
Проверьте исходящие подключения runtime, телеметрию, журналирование, резервные копии и внешние инструменты агента. Локальная модель с облачным поиском или удалённым MCP всё ещё может передавать данные наружу.
Для пилота используйте синтетические данные. Перед рабочим запуском зафиксируйте схему движения данных и ответственного за проверку. Не считайте наличие посредника подтверждением официальной доступности в России.
Российское законодательство: что учесть
Проверяйте применимость требований к локализации и трансграничной передаче: 152-ФЗ, статьи 18 и 12.
Modified MIT не разрешает использование по этой лицензии, если консолидированная мировая выручка компании за предыдущий месяц превышает $20 млн. В таком случае нужно отдельное разрешение Mistral или доступ через её hosted-сервисы. Обычная MIT такой оговорки не содержит. Полный текст лицензии.
Что проверить до рабочего запуска
Возьмите небольшой набор характерных задач и заранее определите условия приёмки. В журнале сохраняйте точную модель, дату, настройки, время и расход. Проверьте удаление тестовых данных и отказ внешнего сервиса. Для русского текста оцените, сколько правок требуется редактору. Для кода обязательны сборка и ревью.
Технические характеристики
Паспорт модели · все 18 параметров
| Разработчик | Mistral AI |
|---|---|
| Точная версия | Mistral Medium 3.5 |
| Тип модели | Текстовая модель |
| Доступность весов | Открытые веса |
| Лицензия | Modified MIT |
| Всего параметров | 128 млрд |
| Активных параметров (MoE) | 128 млрд; плотная модель |
| Архитектура | Dense |
| Контекстное окно | 262 144 токенов |
| Максимальный вывод | Зависит от API и runtime |
| Модальности | Текст, изображения → текст |
| Работа с инструментами | Вызов инструментов; зависит от клиента и шаблона |
| Цена API и единица тарификации | $1.5 / $7.5 за 1 млн токенов; условия ниже |
| Подписка | Отдельные планы сервиса; API оплачивается отдельно |
| Дата выпуска | 28.04.2026 по документации |
| Форматы весов | FP8 Safetensors; сторонние GGUF |
| Среды запуска | vLLM, SGLang, llama.cpp |
| Региональная доступность | Проверяйте условия поставщика и схему обработки данных; подробнее в разделе для РФ |
Устройство модели · архитектура
Плотная модель 128B, поэтому активных параметров не меньше общего количества, как у MoE. Поддерживаются текст и изображения на входе. Режимы none и high выбираются для каждого запроса. Опубликован отдельный EAGLE checkpoint для ускорения, его память нужно учитывать дополнительно.
Вопросы и источники
Можно ли использовать Mistral Medium 3.5 без интернета?
Да, если веса и совместимая среда установлены в собственном контуре, а внешние инструменты отключены. Требования и ограничения перечислены в локальном разделе.
Большой контекст гарантирует точный ответ?
Нет. Окно задаёт вместимость запроса. Проверяйте поиск деталей, отсутствие домыслов и ссылки на исходные фрагменты.
Это личный тест Фабио?
Это обзор документации, независимых измерений и доступных первичных отзывов. Собственные аппаратные замеры и личное мнение не добавлены без фактического испытания.
Как сравнить с уже опубликованной моделью?
Выберите вторую модель в форме сравнения. Таблица сопоставит паспорта; итоговый выбор сделайте по своим заданиям, тарифу и условиям размещения.
Источники данных
- Паспорт модели и описание возможностейdocs.mistral.ai
- Artificial Analysis: режим и измерения, снимок 12.09.2026artificialanalysis.ai
- Первичный пользовательский опыт; субъективная оценкаwww.reddit.com
- Локальное размещение и ограничения runtimeunsloth.ai
- Лицензия: коммерческие условияhuggingface.co
- Официальные веса и инструкцияhuggingface.co
- 152-ФЗ: действующая редакция, проверьте применимостьwww.consultant.ru