Mistral Medium 3.5
Mistral
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Q4 quantization ile en az 96 GB VRAM ya da birleşik bellek ister — 128 GB ve üstünde rahat çalışır.
128B dense — 4 GPU ya da 128GB birleşik bellek sınıfı
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
256K token
API giriş (1M token)
$1.5
API çıkış (1M token)
$7.5
Kullanıcı planı
—
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Evet
Hızı
Orta
Bilgi kesim tarihi
2025-12
OpenAI uyumlu
Evet
SWE-Bench
77.6%
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Kodlama ve kod inceleme
- ✓Agentic görevler ve PR otomasyonu
- ✓Görsel analiz ve OCR
- ✓Kendi sunucunda self-hosted dağıtım
- ✓GDPR uyumlu kurumsal projeler
Güçlü Yönler
- ↑%77.6 SWE-Bench — Mistral'ın en güçlü kod modeli
- ↑Açık ağırlıklar (Modified MIT) — 4 GPU ile self-host mümkün
- ↑256K bağlam penceresi
- ↑Multimodal: görsel + metin
- ↑GDPR uyumlu Avrupa altyapısı
Dikkat Edilecekler
- ↓Pahalı API: $7.5/M output token
- ↓Türkçe desteği orta
- ↓Ücretsiz katman yok
- ↓Free tier olmadan denemek zor
Mistral'ın açık ağırlıklı multimodal amiral gemisi. 128 milyar parametre, 256K bağlam ve %77.6 SWE-Bench skoru ile kodlama ve agentic görevlerde öne çıkıyor. Modified MIT lisansıyla 4 GPU'da kendi sunucunda çalıştırılabiliyor. Nisan 2026'da çıktı.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →