01できること
長所
- SWE-Bench Verified 77.6%
- τ³-Telecom 91.4%
- 256k ctx
- 多言語対応のビジョン機能（24言語）
- Modified MIT（パーミッシブライセンス）
知っておくべき限界
- —Q4で約74GB — GPUを4基搭載したワークステーションが必要
- —大企業向けの売上高に関する条項
アーキテクチャ
128Bのデンスモデル · 視覚エンコーダー · 256kコンテキスト · 調整可能な推論 · EAGLEのドラフトヘッドを内蔵
トレーニング
Mistral初の統合型フラッグシップモデル：Le Chat / VibeでMedium 3.1、Magistral、Devstral 2を置き換える。
おすすめの用途
最先端のエージェント型コーディング長いコンテキストを扱うRAG多言語対応の視覚機能
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run mistral-medium-3.5:128b
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
74 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
91 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
137 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
256 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 160 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Mistral Medium 3.5 128Bに必要なハードウェアは？
Mistral Medium 3.5 128BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 74 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395)
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。
SWE-Bench Verified
77.6
τ³-Telecom
91.4
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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