Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ
OsaurusAI द्वारा 2026 में जारी, Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ एक 128 अरब parameter वाला image-generation model है। Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ is an open-weights image model with roughly 128 billion parameters.
by OsaurusAI · 128B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी OsaurusAI API key पेस्ट करें। osFoundry Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ कौनसा hardware चला सकता है
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~77 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~308 GB)।
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 77 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 308 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी OsaurusAI API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
OsaurusAI द्वारा प्रकाशित 30 अप्रैल 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/OsaurusAI/Mistral-Medium-3.5-128B-JANGTQ