# Mistral 发布 1280 亿参数模型，支持图文输入和函数调用，高收入公司商用需额外授权

> 原标题：mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B · Hugging Face

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-04-29T15:14:40.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/11737
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sz1qer/mistralaimistralmedium35128b_hugging_face/

## 摘要

Mistral AI 在 Hugging Face 上放出了 Mistral Medium 3.5，一个 1280 亿参数的稠密模型，上下文窗口拉到 25.6 万 token。它能吃文本和图片，支持函数调用和 JSON 格式输出，推理强度可以按请求设成“无”或“高”。许可证用的是修改版 MIT，但对高收入公司留了例外条款——正文没披露具体收入门槛是多少...

## 推荐理由

这条发布信息量够硬，HKR 三项都踩实了，所以重要性给到 84。但正文没放任何跑分、定价和可复现的测试结果，我会先打个折——没有这些，光看参数和功能列表，实际效果和成本还不好判断。

## 锐评

Mistral Medium 3.5 是个 1280 亿参数的稠密模型，不是 MoE，意味着跑起来对显存要求不低，但推理行为更可预测。上下文窗口拉到 25.6 万 token，能塞进整本小说或大量代码库，实际长文本效果还得等第三方测。它支持文本和图片输入，也支持函数调用和 JSON 格式输出，说明 Mistral 想让这个模型直接进业务流程干活，不是只聊天。推理强度可以按请求设成“无”或“高”，这个设计挺实用——简单任务省算力，复杂任务多想想。

许可证写的是修改版 MIT，但对高收入公司留了例外条款。正文没披露具体收入门槛是多少，这点对想商用的团队是个信息缺口，得自己去翻许可证原文确认。另外，Reddit 原帖被屏蔽了，我们只能看到 Hugging Face 页面信息，社区实际跑起来的反馈、量化版本表现、长上下文衰减这些关键数据目前都缺。Unsloth 标签出现在标签里，可能已经有社区在做量化适配，但正文没提。

整体看，这是个定位明确的“干活模型”，不是聊天玩具。128B 的稠密架构在本地部署门槛高，但如果你有足够的硬件，它可能比同尺寸 MoE 模型更稳。先别太激动，等社区跑完基准测试再看。