Mistral Small v24.09 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Mistral AI 22B parametry September 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

241 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 10.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

154 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Mistral Small v24.09?

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.

241 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
154 tok/s 131–185	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
154 tok/s 131–185	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
98.4 tok/s 59–157 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
94.1 tok/s 80–113	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
94.1 tok/s 80–113	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
90.1 tok/s 54–144 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
80.0 tok/s 48–128 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
80.0 tok/s 48–128 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
80.0 tok/s 48–128 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
75.9 tok/s 64–91	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 55–78	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
64.7 tok/s 55–78	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
50.2 tok/s 43–60	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	14.4 GB	Q4_K_M	Těsný
49.3 tok/s 30–79 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
49.3 tok/s 30–79 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
42.7 tok/s 36–51	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.4 GB	Q4_K_M	Těsný
41.0 tok/s 25–66 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
40.2 tok/s 24–64 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Pohodlný
39.9 tok/s 34–48	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	14.4 GB	Q4_K_M	Těsný
39.9 tok/s 34–48	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	14.4 GB	Q4_K_M	Těsný

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: 17 September 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, Diogo Costa, Eleonore Arcelin, Emma Bou Hanna, Etienne Metzger, Gaspard Blanchet, Gianna Lengyel, Guillaume Bou…

Co to dělá

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

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

Velikost

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

parametry: 22B
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 (non-commercial)
Tréninkový kód: Unreleased
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: AI in abundance
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Mistral Small v24.09

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 Small v24.09

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

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Xeon Phi 7120P

Potřeba paměti

14.4 GB

Nejrychlejší

154 tok/s

Mistral Small v24.09 dosahuje počtu parametrů 22B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 241.

Vstupní bod je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 10.2 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 154 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Mistral Small v24.09 byl zveřejněn Mistral AI, v zemi zaznamenané jako France, během September 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

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

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací mistralai.

Co rozhoduje o rychlosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 19.9 tokenů za sekundu 194 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

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

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Mistral Small v24.09

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Mistral Small v24.09, potřebující kolem 14.4 GB při kompresi Q4_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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 Small v24.09.
03

Nastavte minimální kvalitu

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q4_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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Mistral Small v24.09. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 154 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Mistral Small v24.09. 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

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Mistral Small v24.09.

Odpovědi

Mistral Small v24.09 — běžné otázky

Mistral Small v24.09— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Mistral Small v24.09— 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.

Mistral Small v24.09— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Mistral Small v24.09— 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: 241. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Mistral Small v24.09— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Mistral Small v24.09— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 131–185 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Mistral Small v24.09— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 14.4 GB, a produkuje přibližně 10.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 241.

Mistral Small v24.09— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 154 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 194.

Mistral Small v24.09— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 14.4 GB při kompresi Q4_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 Small v24.09— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 14.4 GB a generováním zhruba 50.2 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Mistral Small v24.09— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 19.5 GB a generováním zhruba 37.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Mistral Small v24.09— 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 Small v24.09— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 22B. 22B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Mistral Small v24.09— Kdo to vytvořil?

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

Mistral Small v24.09— Kdy byl vydán?

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

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.

Všechny AI modely