Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ
Veröffentlicht von OsaurusAI im Jahr 2026, ist Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ ein 128 Milliarden Parameter umfassendes Bildgenerierung-Modell. Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ is an open-weights image model with roughly 128 billion parameters.
by OsaurusAI · 128 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren OsaurusAI-API-Key ein. osFoundry erkennt Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ ausführen
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~77 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~308 GB).
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ
Ist Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ kostenlos nutzbar?
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ?
Etwa 77 GB bei Q4-Quantization oder 308 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ lokal betreiben?
Ja. Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ besonders gut?
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ eignet sich besonders für image text to text.
Wie verwende ich Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ in osFoundry?
Fügen Sie Ihren OsaurusAI-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von OsaurusAI am 30. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/OsaurusAI/Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ