Mistral NeMo TPS kalkulátor

Otevřít váhy Mistral AI 12B parametry July 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

282 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Mistral NeMo?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

509 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
282 tok/s

240–339

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
282 tok/s

240–339

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
225 tok/s

135–361 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
225 tok/s

135–361 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
180 tok/s

108–289 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
173 tok/s

147–207

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
173 tok/s

147–207

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
165 tok/s

99–264 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
147 tok/s

88–235 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
147 tok/s

88–235 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
147 tok/s

88–235 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
142 tok/s

121–170

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 7.1 GB Q3_K_M Těsný
139 tok/s

118–167

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
127 tok/s

108–153

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 8.5 GB Q4_K_M Těsný
119 tok/s

101–142

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
119 tok/s

101–142

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
119 tok/s

101–142

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
119 tok/s

101–142

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
119 tok/s

101–142

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
90.3 tok/s

54–144 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
90.3 tok/s

54–144 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
75.3 tok/s

45–120 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
73.6 tok/s

44–118 · nízká důvěra

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 14.0 GB Q8_0 Pohodlný
73.1 tok/s

62–88

RTX A5000-8Q NVIDIA 8 GB 768 GB/s Apr 2021 7.1 GB Q3_K_M Těsný
72.0 tok/s

61–86

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 14.0 GB Q8_0 Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Mistral AI
Typ organizace
Industry
Země
France
Publikováno
18 July 2024
Autoři
Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Alexis Tacnet, Alok Kothari, Antoine Roux, Arthur Mensch, Audrey Herblin-Stoop, Augustin Garreau, Austin Birky, Bam4d, Baptiste Bout, Baudouin de Monicault, Blanche Savary, Carole Rambaud, Caroline Feldman, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Eleonore Arcelin, Emma Bou Hanna, Etienne Metzger, Gaspard Blanchet, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume …

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Code generation
Přístup
Self-supervised learning

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
12B

12b

Výcviková data
tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)
Hugging Face
mistralai

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Mistral NeMo
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

7.1 GB

Nejrychlejší

282 tok/s

Mistral NeMo dosahuje počtu parametrů 12B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.8 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 282 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Mistral NeMo byl zveřejněn Mistral AI, v zemi zaznamenané jako France, během July 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Code generation.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací mistralai.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 21.2 tokenů za sekundu 455 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Jeho rozložení pozornosti je v naší databázi, takže hodnoty VRAM jsou vypočítány přesně místo přibližně.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Mistral NeMo

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Přečtěte si nejprve číslo paměti

    Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Mistral NeMo, potřebující kolem 7.1 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 02

    Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

    Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Mistral NeMo.

  3. 03

    Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

    Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.

  4. 04

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro Mistral NeMo. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 282 tok/s

  5. 05

    Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

    Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Mistral NeMo. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Mistral NeMo.

Odpovědi

Mistral NeMo — běžné otázky

01

Mistral NeMo— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 14.0 GB a generováním zhruba 39.9 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

02

Mistral NeMo— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 14.0 GB a generováním zhruba 47.3 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

03

Mistral NeMo— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

04

Mistral NeMo— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 12B. 12b. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

05

Mistral NeMo— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Mistral AI, zakládající se na France, organizace zařazená jako industry.

06

Mistral NeMo— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

07

Mistral NeMo— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Code generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

08

Mistral NeMo— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací mistralai. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

09

Mistral NeMo— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.1 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

10

Mistral NeMo— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

11

Mistral NeMo— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

12

Mistral NeMo— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 240–339 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

13

Mistral NeMo— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 7.1 GB, a produkuje přibližně 19.8 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

14

Mistral NeMo— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 282 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 455.

15

Mistral NeMo— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 7.1 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

16

Mistral NeMo— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 7.1 GB a generováním zhruba 142 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

17

Mistral NeMo— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 9.9 GB a generováním zhruba 57.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.