Mistral Large 3 calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? Mistral Large 3?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Mistral AI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- France
- Publicado
- 2 December 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 675B
- Datos de entrenamiento
- tokens
"a sparse mixture-of-experts trained with 41B active and 675B total parameters."
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA H200
- Chips utilizados
- 3,000
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- mistralai
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Introducing Mistral 3
- Última actualización
- 11 August 2026
Qué significan los números
Requisitos de hardware en la práctica
Mistral Large 3 llega a un recuento de parámetros de 675B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
Qué es este modelo
Mistral Large 3 fue publicado por Mistral AI, en el país registrado como France, durante December 2025. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización mistralai.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para Mistral Large 3
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
-
01
Comienza desde la columna de memoria
La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Mistral Large 3. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
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02
Ajusta el contexto a tu uso actual
Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Mistral Large 3.
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03
Establecer un umbral de calidad
La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Compara tokens por segundo, no especificaciones
El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Mistral Large 3. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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05
Lee la columna de ajuste al final
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Mistral Large 3. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
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06
Abre la tarjeta que has elegido.
Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Mistral Large 3.
Respuestas
Mistral Large 3 — preguntas comunes
Mistral Large 3— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 675B. "a sparse mixture-of-experts trained with 41B active and 675B total parameters.". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Mistral Large 3— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Mistral AI, basado en France, una organización categorizada como industry.
Mistral Large 3— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2025.
Mistral Large 3— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Mistral Large 3— ¿Dónde puedo descargarlo?
Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización mistralai. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.
Mistral Large 3— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 106.1 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
Mistral Large 3— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
Mistral Large 3— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
Mistral Large 3— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
Mistral Large 3— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.