Mistral 3 Large calculateur TPS

Ouvrir les poids Mistral AI 675B paramètres December 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

0 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Quelles GPU peuvent exécuter Mistral 3 Large?

Définir les entrées, lire la réponse

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

0 cartes correspondent

Calcul en cours
Besoin Quantification Convient

Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres..

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Mistral AI
Type d'organisation
Industry
Pays
France
Publié
2 December 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling/generation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
675B

"Mistral Large 3 – our most capable model to date – a sparse mixture-of-experts trained with 41B active and 675B total parameters."

Données d'entraînement
tokens

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement
NVIDIA H200

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (restricted use)
Hugging Face
mistralai

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Likely

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Introducing Mistral 3
Dernière mise à jour
8 April 2026

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Mistral 3 Large atteint un nombre de paramètres de 675B. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.

D'où cela vient-il

Mistral 3 Large a été publié par Mistral AI, dans le pays enregistré comme France, durant December 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation mistralai.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Mistral 3 Large

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

  1. 01

    Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

    Chaque carte ici a été vérifiée contre Mistral 3 Large. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.

  2. 02

    Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

    La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Mistral 3 Large.

  3. 03

    Définir un seuil de qualité

    Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir.. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.

  4. 04

    Classer par débit plutôt que par fiche technique

    Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour Mistral 3 Large. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.

  5. 05

    Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

    Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de Mistral 3 Large. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.

  6. 06

    Vérifiez la carte de l'autre côté

    Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Mistral 3 Large.

Réponses

Mistral 3 Large — questions courantes

01

Mistral 3 Large— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

02

Mistral 3 Large— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

03

Mistral 3 Large— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

04

Mistral 3 Large— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

05

Mistral 3 Large— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 675B. "Mistral Large 3 – our most capable model to date – a sparse mixture-of-experts trained with 41B active and 675B total parameters.". Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

06

Mistral 3 Large— qui l'a créé ?

Il a été publié par Mistral AI, basé sur France, une organisation catégorisée comme industry.

07

Mistral 3 Large— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans December 2025.

08

Mistral 3 Large— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

09

Mistral 3 Large— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation mistralai. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

10

Mistral 3 Large— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 106.1 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 8 April 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.