Pixtral Large Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Mistral AI 124B παράμετροι November 2024

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

38 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.4 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

H100 NVL 94 GB

31.1 tok/s · 94 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Pixtral Large?

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

38 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
31.1 tok/s 19–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q4_K_M	Στενά
28.2 tok/s 17–45 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
28.2 tok/s 17–45 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
27.3 tok/s 16–44 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
27.3 tok/s 16–44 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
26.5 tok/s 16–42 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q4_K_M	Στενά
26.5 tok/s 16–42 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q4_K_M	Στενά
26.5 tok/s 16–42 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.7 GB	Q4_K_M	Στενά
25.4 tok/s 15–41 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	104.6 GB	Q6_K	Στενά
24.3 tok/s 15–39 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	104.6 GB	Q6_K	Άνετο
24.3 tok/s 15–39 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	104.6 GB	Q6_K	Άνετο
21.8 tok/s 13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
21.8 tok/s 13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
20.6 tok/s 12–33 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	104.6 GB	Q6_K	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
17.1 tok/s 10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
16.3 tok/s 10–26 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
16.3 tok/s 10–26 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	68.5 GB	IQ4_XS	Στενά
16.0 tok/s 10–26 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
14.2 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	133.5 GB	Q8_0	Άνετο
14.2 tok/s 9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	133.5 GB	Q8_0	Άνετο

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: 18 November 2024
Συγγραφείς: 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…

Τι κάνει

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

τομέας: Multimodal, Language, Vision
Εργασία: Vision-language generation, Visual question answering, Mathematical reasoning, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering
Προσέγγιση: Supervised
Βασικό μοντέλο: Mistral Large 2

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: 124B
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

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 (non-commercial)
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.

Γιατί παρακολουθείται: Significant use,SOTA improvement
Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident

Πηγές

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

Αναφορά: Pixtral Large
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Pixtral Large

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 Pixtral Large

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

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Μνήμη που απαιτείται

61.3 GB

Ταχύτερος

31.1 tok/s

Pixtral Large φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 124B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 38.

Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, με χωρητικότητα μνήμης 72 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 12.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Στην άλλη άκρη κάθεται H100 NVL 94 GB, γεννά προσεγγιστικά 31.1 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 3,940 GB/s.

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

Pixtral Large δημοσιεύθηκε από Mistral AI, στην χώρα καταγεγραμμένη ως France, κατά τη διάρκεια November 2024. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Language, Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του vision-language generation, Visual question answering, Mathematical reasoning, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering.

Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από Mistral Large 2. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.

Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση mistralai.

Πόσο γρήγορα τρέχει, και γιατί

Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 17.1 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 36 τους

Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: significant use,SOTA improvement.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Pixtral Large

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

Κάθε κάρτα εδώ έχει ελεγχθεί σε σχέση με Pixtral Large, χρειάζεστε γύρω 61.3 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Η συζήτηση καταναλώνει μνήμη επίσης, και μεγαλώνει καθώς προχωρά. Ρυθμίστε τον διακόπτη στο μήκος που αναμένετε, γιατί σε μεγάλο context μια κάρτα που χειρίζεται εύκολα σύντομες ερωτήσεις μπορεί να απορριφθεί από Pixtral Large.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, 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

Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Pixtral Large. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι H100 NVL 94 GB, σε 31.1 τοκ/σ.
05

Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του Pixtral Large. 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

Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά

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 Pixtral Large.

Απαντήσεις

Pixtral Large — κοινές ερωτήσεις

Pixtral Large— ποιος το δημιούργησε;

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

Pixtral Large— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε November 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Pixtral Large— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Language, Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του vision-language generation, Visual question answering, Mathematical reasoning, Character recognition (OCR), Language modeling/generation, Question answering. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

Pixtral Large— 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.

Pixtral Large— 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 18.1 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Pixtral Large— 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: 38. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Pixtral Large— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Μια μεγαλύτερη ΚΑΡΤΑ συγκρατεί μια πιο ακριβή αντίγραφο. Ο αριθμός των επιπέδων συμπίεσης που χρησιμοποιούνται στις ΚΑΡΤΕΣ που την εκτελούν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

Pixtral Large— 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: 19–50 tok/s στον H100 NVL 94 GB. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

Pixtral Large— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, με χωρητικότητα μνήμης 72 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 61.3 GB, και παράγει περίπου 12.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 38.

Pixtral Large— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι H100 NVL 94 GB, γύρω από 31.1 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: 36.

Pixtral Large— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 61.3 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.

Pixtral Large— 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.

Pixtral Large— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 124B. 123B multimodal decoder, 1B parameter vision encoder. 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.

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