Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 的旗舰合并、开放权重 128B 密集多模态模型，具有 256K 上下文窗口，专为长期推理、编码和可靠的工具调用/结构化输出而构建。
https://mistral.ai/news/vibe-remote-agents-mistral-medium-3-5?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年05月18日
Mistral Medium 3.5 月度流量趋势
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Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI（公开预览版）推出的一款新的旗舰“合并”基础模型，旨在将指令遵循、推理和编码统一到一组权重中。它是一个密集的 128B 参数模型，具有 256,000 个 token 的上下文窗口和多模态输入支持（文本 + 图像，文本输出）。它以修改后的 MIT 许可证下的开放权重发布，旨在运行长期、复杂的生产力和工程任务，现在是 Mistral 的 Le Chat 和 Vibe 编码代理背后的默认模型。
Mistral Medium 3.5 的主要功能
Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 的开源旗舰“合并”模型，它将指令遵循、推理和编码结合在一个密集的 128B 参数模型中，具有 256K 的上下文窗口。它专为长期、代理式工作（可靠的多步执行、工具调用和结构化输出）而设计，支持多模态输入（文本 + 图像，文本输出），并提供每个请求可配置的推理工作量。它为 Vibe 中的 Mistral 基于云的异步编码代理和 Le Chat 中的新工作模式提供支持，同时仍可实际自托管（最少四块 GPU），并通过 API 和 NVIDIA NIM 等部署选项提供。
合并旗舰模型（指令 + 推理 + 编码）: 将指令遵循、更深层次的推理和编码能力统一到一组权重中，旨在实现聊天生产力和代理编码工作流。
密集 128B，具有 256K 上下文窗口: 大型、密集架构，针对稳定的长时间运行和大型输入（例如，长文档或大量代码库上下文）进行了优化，具有 256,000 个令牌窗口。
可配置的推理工作量: 推理深度可以根据每个请求进行调整，允许对简单任务进行快速响应，或对复杂、多步/代理运行进行更深思熟虑的推理。
代理可靠性：工具调用 + 结构化输出: 专为涉及可靠调用多个工具并生成下游系统可以使用的结构化输出（例如，JSON/函数调用）的长期任务而构建。
多模态输入（文本 + 图像）: 接受文本和图像输入（带文本输出），视觉编码器经过训练，可处理可变图像大小和纵横比。
开源权重 + 实际自托管: 根据修改后的 MIT 许可证发布为开源权重，并定位为最少四块 GPU 即可自托管，同时提供 API 访问和容器化部署（例如，NVIDIA NIM）。
Mistral Medium 3.5 的使用场景
异步软件工程（远程编码代理）: 通过 Vibe 远程代理在云端运行长时间编码任务——重构、依赖升级、测试生成、CI 调查和错误修复——以分支或草稿 PR 的形式返回结果以供审查。
企业生产力自动化（工作模式）: 在 Le Chat 工作模式下，跨连接工具（文档、电子邮件、日历、聊天）执行多步工作流，综合上下文，并起草输出，对敏感操作进行人工审批。
客户支持和事件响应: 通过分析日志/工单、总结根本原因假设和生成补救步骤来分类事件和支持问题；与工具驱动的工作流（例如，问题跟踪器、事件系统）良好集成。
电信和运营分析: 应用模型的强大代理和领域性能（例如，τ³-Telecom 分数）来协助网络运营环境中的故障排除、知识库综合和工作流自动化。
文档密集型研究和报告: 使用 256K 上下文窗口摄取大量内部文档集和网络研究，然后生成结构化简报、报告或决策备忘录，适用于下游编辑和分发。
业务工作流的视觉理解: 利用多模态输入来解释屏幕截图、图表或 UI 状态，并将其转换为可操作的文本输出（例如，错误报告、实施说明或分步指导）。
优点
根据修改后的 MIT 许可证开放权重，实现更大的部署控制和自托管选项。
专为长期代理工作（工具调用、结构化输出、稳定的多步执行）而设计，具有 256K 大上下文窗口。
旗舰级模型的实际部署占用空间（定位为最少四块 GPU 即可自托管）以及多种交付渠道（API、Vibe、Le Chat、NVIDIA NIM）。
缺点
公开预览状态可能意味着与完全成熟的版本相比，行为、工具和企业就绪性正在不断发展。
密集 128B 模型在推理时运行成本可能高于更小或 MoE 替代方案，尽管稳定性有所提高。
某些旗舰体验（例如，远程代理、工作模式）与付费计划（Pro/Team/Enterprise）和/或 Mistral 的生态系统相关联。
如何使用 Mistral Medium 3.5
1) 选择您希望如何运行 Mistral Medium 3.5: 根据您的目标选择一个受支持的入口点：(a) Le Chat 用于交互式使用和工作模式（预览版），(b) Mistral Vibe CLI 用于编码代理工作流程（本地或远程），(c) Mistral API 用于应用程序集成，或 (d) 通过 Hugging Face / NVIDIA NIM 自托管/开放权重，用于本地或受控部署。
2) 在 Le Chat 中使用 Mistral Medium 3.5（交互式聊天）: 打开 Le Chat (chat.mistral.ai)。Mistral Medium 3.5 是 Le Chat 中的默认模型，因此您可以立即开始提示以进行推理、编码帮助或长上下文任务（它支持 256k 的上下文窗口）。
3) 在 Le Chat 中使用工作模式（预览版）进行多步任务: 在 Le Chat 中，当您需要长期、多步执行（研究、分析、跨工具操作）时，切换到工作模式（预览版）。工作模式运行一个由 Mistral Medium 3.5 提供支持的专用代理工具，可以并行调用工具，直到任务完成。
4) 在工作模式下批准敏感操作: 随着代理的进行，审查可见的工具调用和理由。Le Chat 将在敏感操作（例如发送消息、编写文档或修改数据）之前请求明确批准（根据您的权限）。
5) 从 Le Chat 启动编码会话（Vibe Code 工作流程）: 从 Le Chat 主页运行 Vibe Code 工作流程（或使用“新建代码会话”快捷方式）。输入清晰的编码任务提示（例如，“修复我的仓库中失败的测试”）。这将启动一个由 Mistral Medium 3.5 提供支持的编码代理会话。
6) 在本地使用 Mistral Vibe CLI 进行编码代理任务: 安装并打开 Mistral Vibe CLI。通过将其保存到 ~/.vibe/.env 来配置您的 API 密钥以供重用。在 Vibe 中选择模型“mistral-medium-3.5”（它取代 Devstral 2 成为默认的编码代理模型），并从您的终端启动一个代理编码任务。
7) 启动 Vibe 远程代理（异步云编码）: 从 Vibe CLI 或 Le Chat 启动远程代理会话，将长时间任务卸载到云端。会话在隔离的沙盒中运行，可以并行运行，并在您离开时继续进行。您可以通过工具调用、差异和状态更新来检查进度。
8) 将正在进行的本地 Vibe 会话传送到云端: 如果您在 Vibe CLI 中本地开始了任务并希望它异步继续，请使用 Vibe 的传送功能将会话移动到云端。会话历史记录、任务状态和批准将随之转移；传送后，从 Le Chat 继续交互（传送是单向的，取决于源）。
9) 审查输出和 GitHub 更改（分支/PR）: 当代理完成时，它可以在 GitHub 上打开一个分支和/或一个草稿拉取请求。像审查任何其他更改集一样审查 PR；提交、分支和草稿 PR 会保留在您的仓库中。
10) 使用 Mistral API 进行应用程序集成: 在将 Mistral Medium 3.5 嵌入到产品中时，通过 Mistral API 调用它。将模型设置为“mistral-medium-3.5”，并将其用于指令遵循、推理、编码和结构化输出（原生函数调用/JSON 输出被强调为优势）。
11) 根据请求配置推理工作量（API 使用）: 使用 API 时，根据任务复杂性设置“reasoning_effort”：对于复杂提示和代理运行使用“high”；对于快速、直接的响应使用“none”。这使得同一个模型可以表现得像一个快速聊天模型或一个更深入的推理引擎。
12) 使用开放权重（Hugging Face）自托管或通过 NVIDIA NIM 部署: 如果您需要自托管，请从 Hugging Face 下载开放权重（根据修改后的 MIT 许可证发布）。对于生产部署，您还可以使用 NVIDIA NIM（容器化推理微服务）或 NVIDIA 托管的端点进行原型设计，如官方公告中所述。
Mistral Medium 3.5 常见问题
Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 的旗舰合并模型（截至 2026 年 4 月 29 日公开预览版），它将指令遵循、推理和编码结合在一个 128B 密集模型中，具有 256k 的上下文窗口。
Mistral Medium 3.5 网站分析
Mistral Medium 3.5 流量和排名
8.3M
每月访问量
#8656
全球排名
#9
类别排名
流量趋势：Oct 2024-Oct 2025
Mistral Medium 3.5 用户洞察
00:03:38
平均访问时长
2.95
每次访问页数
43.14%
用户跳出率
Mistral Medium 3.5 的热门地区
FR: 41.73%
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