Mixtral 8x7B Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Mistral AI 46.7B παράμετροι December 2023

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

126 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Tesla M40 24 GB

24 GB · Q3_K_M · 21.7 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

263 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Mixtral 8x7B?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

126 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
263 tok/s 158–420 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
263 tok/s 158–420 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
210 tok/s 126–336 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
210 tok/s 126–336 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
168 tok/s 101–268 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
161 tok/s 96–257 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
161 tok/s 96–257 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
154 tok/s 92–246 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
142 tok/s 85–227 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.4 GB	Q4_K_M	Στενά
142 tok/s 85–227 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.4 GB	Q4_K_M	Στενά
136 tok/s 82–218 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
136 tok/s 82–218 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
136 tok/s 82–218 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
136 tok/s 81–217 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q4_K_M	Στενά
136 tok/s 81–217 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q4_K_M	Στενά
129 tok/s 78–207 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
119 tok/s 71–190 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.0 GB	Q3_K_M	Στενά
110 tok/s 66–177 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
110 tok/s 66–177 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
110 tok/s 66–177 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
110 tok/s 66–177 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
110 tok/s 66–177 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	48.2 GB	Q8_0	Άνετο
108 tok/s 65–173 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.0 GB	Q3_K_M	Στενά
91.5 tok/s 55–146 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	31.8 GB	Q5_K_M	Στενά
91.5 tok/s 55–146 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	31.8 GB	Q5_K_M	Στενά

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση: Mistral AI
Τύπος οργανισμού: Industry
Χώρα: France
Δημοσιευμένο: 11 December 2023
Συγγραφείς: Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Blanche Savary, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Emma Bou Hanna, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Louis Ternon, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Théophile Gervet, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Language
Εργασία: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι: 46.7B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 7.7 × 10²³ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Operation counting

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου: Open weights (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: mistralai

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP: Yes
Γιατί παρακολουθείται: Significant use
Εγγραφή εμπιστοσύνης: Speculative

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: Mixtral of experts: A high quality Sparse Mixture-of-Experts.
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Mixtral 8x7B

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Mixtral 8x7B

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Η υλική πλευρά

Ελάχιστη κάρτα

Tesla M40 24 GB

Μνήμη που απαιτείται

21.0 GB

Ταχύτερος

263 tok/s

Mixtral 8x7B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 46.7B. Αυτό προσγειώνεται στο εύρος που μπορεί να χειριστεί μια σοβαρή επιτραπέζια κάρτα μόλις τα βάρη συμπιεστούν. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το εκτελέσουν: 126.

Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται Tesla M40 24 GB, με χωρητικότητα μνήμης 24 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 21.7 tokens ανά δευτερόλεπτο

Ο ταχύτερος υπολογισμός που κάνουμε γι 'αυτό είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 263 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Από πού προήλθε

Mixtral 8x7B δημοσιεύθηκε από Mistral AI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως France, κατά τη διάρκεια December 2023. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation.

Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση mistralai.

Κατανόηση των ταχυτήτων

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 65.8 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 122 τους

Επειδή δρομολογεί κάθε token μέσω μιας υπο-ομάδας από τα βάρη του, παράγει κείμενο με τον ρυθμό ενός πολύ μικρότερου μοντέλου. Το κακό είναι ότι η μνήμη: όλα αυτά πρέπει να χωρέσουν, οπότε η ταχύτητα είναι ένα μπόνους αντί για έκπτωση στο υλικό.

Η διάταξη προσοχής του είναι οργανωμένη στο αρχείο, οπότε οι αριθμοί μνήμης υπολογίζονται ακριβώς αντί για προσεγγιστικά.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 7.7 × 10²³ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι: significant use.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Mixtral 8x7B

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

01

Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Mixtral 8x7B, χρειάζεστε γύρω 21.0 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Οι μεγαλύτερες συνομιλίες κοστίζουν μνήμη επιπλέον από εκείνη που χρειάζονται τα βάρη. Μετακινήστε τον διακόπτη στο πραγματικό σας μήκος εργασίας πριν εμπιστευτείτε οποιαδήποτε γραμμή για Mixtral 8x7B.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
04

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Mixtral 8x7B. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 263 τοκ/σ.
05

Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του Mixtral 8x7B. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
06

Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

Ακολουθώντας μια κάρτα μέχρι τη δική της σελίδα δείχνει κάθε άλλο μοντέλο που μπορεί να κρατήσει, το οποίο είναι το ερώτημα που προκύπτει μόλις αποφασίσετε για Mixtral 8x7B.

Απαντήσεις

Mixtral 8x7B — κοινές ερωτήσεις

Mixtral 8x7B— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

Mixtral 8x7B— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 46.7B. 46.7B *sparse* params. 12.9B params used on average: "Concretely, Mixtral has 46.7B total parameters but only uses 12.9B parameters per token. It, therefore, processes input and generates output at the same speed and for the same cost as a 12.9B model.". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

Mixtral 8x7B— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Mistral AI, βασισμένο σε France, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Mixtral 8x7B— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε December 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Mixtral 8x7B— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

Mixtral 8x7B— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση mistralai. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

Mixtral 8x7B— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 7.7 × 10²³ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Mixtral 8x7B— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μερικώς. Οι στρώσεις που δεν χωρούν βρίσκονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν με κλάσμα της ταχύτητας, οπότε ένα μοντέλο που είναι κυρίως εκφορτωμένο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 8.4 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Mixtral 8x7B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 126. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Mixtral 8x7B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Επειδή η χωρητικότητα διαφέρει, έτσι διαφέρει και πόσο σφιχτά πρέπει να συμπιεστεί. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων στον παραπάνω πίνακα: 6. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

Mixtral 8x7B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 158–420 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

Mixtral 8x7B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Tesla M40 24 GB, με χωρητικότητα μνήμης 24 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 21.0 GB, και παράγει περίπου 21.7 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 126.

Mixtral 8x7B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 263 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 122.

Mixtral 8x7B— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 21.0 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

Mixtral 8x7B— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 21.0 GB και παράγοντας περίπου 119 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI