Famiglia Mistral · 128B parametri★ Made in France

Mistral Medium 3.5 128B

Modello denso da 128B + visione, 256k ctx, ragionamento configurabile. SWE-Bench 77.6%. Sostituisce Medium 3.1 e Magistral. Uscita il 29 aprile 2026.

🇫🇷 Mistral AI·Licenza Modified MIT·Contesto 250k tokens·Data di uscita 29 aprile 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • SWE-Bench Verified 77,6%
  • τ³-Telecom 91,4%
  • 256k ctx
  • Visione multilingue (24 lingue)
  • Licenza MIT modificata permissiva
Limiti da conoscere
  • —~74 GB in Q4 — richiesta una workstation con 4 GPU
  • —Clausola sul fatturato per le grandi aziende
Architettura
Denso 128B · encoder visivo · 256k ctx · ragionamento configurabile · draft head EAGLE integrata
Addestramento
Primo modello di punta unificato di Mistral: sostituisce Medium 3.1, Magistral e Devstral 2 in Le Chat / Vibe.
Ideale per
Programmazione agentica di frontieraRAG con contesto lungoVisione multilingue

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run mistral-medium-3.5:128b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
74 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
91 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
137 GB
FP16
Piena precisione — uso server
256 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 160 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Mistral Medium 3.5 128B?

Per eseguire Mistral Medium 3.5 128B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 74 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

SWE-Bench Verified
77.6
τ³-Telecom
91.4