Mistral Medium 3.5 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Mistral AI 128B parametry April 2026

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

38 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.0 tok/s

Nejrychlejší karta

H100 NVL 94 GB

30.1 tok/s · 94 GB

Které GPU mohou spustit Mistral Medium 3.5?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

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

Minimální kvalita

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

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

38 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
30.1 tok/s 18–48 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Těsný
27.3 tok/s 16–44 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
27.3 tok/s 16–44 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
26.5 tok/s 16–42 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	137.7 GB	Q8_0	Těsný
26.5 tok/s 16–42 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	137.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25.7 tok/s 15–41 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Těsný
25.7 tok/s 15–41 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Těsný
25.7 tok/s 15–41 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Těsný
24.6 tok/s 15–39 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.9 GB	Q6_K	Těsný
23.5 tok/s 14–38 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.9 GB	Q6_K	Těsný
23.5 tok/s 14–38 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.9 GB	Q6_K	Těsný
21.1 tok/s 13–34 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	137.7 GB	Q8_0	Pohodlný
21.1 tok/s 13–34 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	137.7 GB	Q8_0	Pohodlný
20.0 tok/s 12–32 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.9 GB	Q6_K	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
16.6 tok/s 10–27 · nízká důvěra	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
15.8 tok/s 9–25 · nízká důvěra	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
15.8 tok/s 9–25 · nízká důvěra	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Těsný
15.5 tok/s 9–25 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	137.7 GB	Q8_0	Pohodlný
13.7 tok/s 8–22 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	137.7 GB	Q8_0	Pohodlný
13.7 tok/s 8–22 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	137.7 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: 29 April 2026

Co to dělá

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

Doména: Language, Multimodal
Úkol: Question answering, Language modeling/generation

Velikost

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

parametry: 128B
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 (restricted use)

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 Medium 3.5 128B
Nap poslední aktualizace: 27 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Mistral Medium 3.5

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Mistral Medium 3.5

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Potřeba paměti

63.2 GB

Nejrychlejší

30.1 tok/s

Mistral Medium 3.5 dosahuje počtu parametrů 128B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 38.

Nejmenší hardware, který funguje, je RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, s kapacitou VRAM 72 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 12.0 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí H100 NVL 94 GB, generování přibližně 30.1 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 3,940 GB/s.

Pozadí

Mistral Medium 3.5 byl zveřejněn Mistral AI, v zemi zaznamenané jako France, během April 2026. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, Multimodal, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering, Language modeling/generation.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Čtení čísel propustnosti

Mediánový výsledek je kolem 16.6 tokenů za sekundu 36 z nich

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

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Mistral Medium 3.5

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

01

Začněte od sloupce paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Mistral Medium 3.5, potřebující kolem 63.2 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. Mistral Medium 3.5.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Mistral Medium 3.5. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je H100 NVL 94 GB, na 30.1 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Mistral Medium 3.5. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Mistral Medium 3.5.

Odpovědi

Mistral Medium 3.5 — běžné otázky

Mistral Medium 3.5— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Mistral Medium 3.5— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 18–48 tok/s na H100 NVL 94 GB. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Mistral Medium 3.5— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, s kapacitou VRAM 72 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 63.2 GB, a produkuje přibližně 12.0 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 38.

Mistral Medium 3.5— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je H100 NVL 94 GB, přibližně 30.1 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 36.

Mistral Medium 3.5— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 63.2 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.

Mistral Medium 3.5— 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.

Mistral Medium 3.5— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 128B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Mistral Medium 3.5— Kdo to vytvořil?

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

Mistral Medium 3.5— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v April 2026.

Mistral Medium 3.5— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Multimodal, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering, Language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Mistral Medium 3.5— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Mistral Medium 3.5— 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 20.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Mistral Medium 3.5— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 38. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 27 May 2026

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.

Všechny AI modely