Mistral AI 发布开放权重的 Mistral Medium 3.5

背景

Mistral Medium 3.5 是 Mistral AI 模型序列里的中号产品，以开放权重（open weights）的形式发布：训练好的参数对外公开，别人可以下载、部署和修改，而不是只能通过接口调用。对写代码这类用途来说，这一点有实际意义——不方便把源码发给第三方服务的团队，仍然可以在自己的机器上运行这个模型。

架构上它是稠密（dense）模型，而不是混合专家（mixture of experts）模型。稠密 Transformer 里，每个词元的计算都要用到全部参数；混合专家模型则每次只激活其中一部分。稠密结构部署和理解起来更简单，代价是在相同参数量下，每个词元要花更多算力。

发布内容

Mistral 的更新日志把 Mistral Medium 3.5 的发布时间记为 2026 年 4 月 28 日^[1]。模型为稠密结构，128B 参数，上下文（context）长度 256K，输入支持文本和图像^[2]；权重以修改版 MIT 许可证发布^[2]。

256K 的上下文意味着一次调用就能放进很长的材料，比如仓库里的许多文件或一份长文档，不必切成小块反复送入。许可证是在宽松的 MIT 许可证基础上做了修改，规定权重可以怎样使用、改动和再分发。

成绩与设计

Mistral 公布它在 SWE-Bench Verified 上的成绩为 77.6%^[2]。这个基准取自开源项目里真实存在的软件问题，模型要给出补丁，再按项目测试是否通过来判定对错。Mistral 公布的另一项成绩是 τ³-Telecom 上的 91.4^[2]。

图像方面，Mistral 说视觉编码器（vision encoder）是从头训练的，而且是针对可变的图像尺寸和长宽比训练的^[2]，不必把所有图片都缩成固定形状。推理强度可以在调用时用 reasoning_effort 参数调节^[1]：同一个模型可以被要求多想一会儿或少想一会儿，在延迟和准确率之间做取舍。

上线

2026 年 5 月 22 日起，它开始为 Vibe 的远程编程智能体提供支持，并成为 Le Chat 的默认模型^[2]。这两个用途指向不同的方向：在 Vibe 里，它是远程处理代码的智能体背后的引擎，长上下文和在软件工程基准上的成绩是这里最看重的素质；作为 Le Chat 的默认模型，它成了普通用户最先接触到的那个模型，图像输入和可调的推理强度则是更直观的功能。

意义

这次发布是开放权重与接近前沿的能力如何结合的一个样本。128B 的稠密模型足够大，自己部署是一笔实在的基础设施投入；但以修改版 MIT 许可证公开权重，给了使用者一种闭源接口没有的选择：可以查看、微调，并按自己的条件长期运行这个模型。可调的推理强度参数也反映了一种更普遍的做法——同一个模型既要应付快速、便宜的回答，也要应付更慢、更审慎的回答。