mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF
Publié par bartowski en 2026, mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF est un modèle génération d'images à 128 milliards de paramètres . mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF is an open-weights image model with roughly 128 billion parameters.
by bartowski · 128 milliards de paramètres
Idéal pour
Comment utiliser mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API bartowski. osFoundry détecte automatiquement mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF — assignez-le à un rôle Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) dans l'onglet Pipeline et il est actif dans chaque conversation. Votre clé, votre compte fournisseur — sans majoration sur les tokens.
Déployez un endpoint dédié
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF est en open-weights — exécutez-le localement gratuitement, ou déployez un endpoint GPU dédié dans votre espace de travail pour disposer d'une capacité réservée sans limite de débit.
Utilisez-le dans une Room App
Les Room Apps déclarent leurs fonctionnalités IA dans leur manifeste, puis les appellent via invokeAI :
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Appelez-le depuis vos propres applications
Une fois un modèle intégré à votre espace de travail, vous pouvez l'héberger en tant qu'API et l'appeler depuis vos propres services, scripts ou CI — en dehors d'osFoundry.
Quel matériel peut faire tourner mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF fonctionne sur un seul A100 80GB ou H100 80GB en quantification Q4 (~77 GB de VRAM avec marge pour le cache KV). L'inférence en pleine précision nécessite plusieurs GPU H100/H200 en FP16 (~308 GB).
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF face aux modèles similaires
Licence
Non spécifiée — Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial.
Consultez la documentation en amont.
Questions fréquentes sur mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF est-il gratuit à utiliser ?
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF est gratuit à exécuter localement sur votre propre matériel. L'accès hébergé via osFoundry est facturé à l'usage (entrée Free (local), sortie Free (local)). Vous pouvez basculer entre local et hébergé à tout moment.
Puis-je utiliser mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF à des fins commerciales ?
L'usage commercial est autorisé sous conditions. Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial. Consultez la documentation en amont.
Combien de VRAM faut-il pour mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF ?
Environ 77 GB en quantification Q4, ou 308 GB en pleine précision FP16. Tient sur un seul A100/H100 80GB.
Puis-je exécuter mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF localement ?
Oui. mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF est en open-weights et s'exécute localement sur un GPU station de travail. Le runtime local d'osFoundry gère le chargement du modèle, la quantification et le routage.
À quoi mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF excelle-t-il ?
mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF convient particulièrement bien à image text to text.
Comment utiliser mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF dans osFoundry ?
Collez votre clé API bartowski dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF à un rôle Maestro dans l'onglet Pipeline, puis utilisez-le en chat, dans les Room Apps via invokeAI, ou dans vos propres applications.
Publié par bartowski le 29 avril 2026. Source : https://huggingface.co/bartowski/mistralai_Mistral-Medium-3.5-128B-GGUF