Magistral Small 1.2 calculateur TPS

Ouvrir les poids Mistral AI 24B paramètres September 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

241 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 7120P

16 GB · IQ4_XS · 9.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

141 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Magistral Small 1.2?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

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

Qualité minimale

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

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

241 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
141 tok/s 85–226 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	26.4 GB	Q8_0	Confortable
141 tok/s 85–226 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	26.4 GB	Q8_0	Confortable
113 tok/s 68–180 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Confortable
113 tok/s 68–180 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Confortable
90.2 tok/s 54–144 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
86.3 tok/s 52–138 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Confortable
86.3 tok/s 52–138 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Confortable
82.6 tok/s 50–132 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	26.4 GB	Q8_0	Confortable
73.3 tok/s 44–117 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
73.3 tok/s 44–117 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
73.3 tok/s 44–117 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
69.5 tok/s 42–111 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
59.3 tok/s 36–95 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
59.3 tok/s 36–95 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	26.4 GB	Q8_0	Confortable
59.3 tok/s 36–95 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
59.3 tok/s 36–95 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
59.3 tok/s 36–95 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Confortable
49.0 tok/s 29–78 · faible confiance	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
45.2 tok/s 27–72 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Confortable
45.2 tok/s 27–72 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Confortable
41.6 tok/s 25–67 · faible confiance	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
38.9 tok/s 23–62 · faible confiance	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
38.9 tok/s 23–62 · faible confiance	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
38.9 tok/s 23–62 · faible confiance	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit
38.8 tok/s 23–62 · faible confiance	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.8 GB	IQ4_XS	À l'étroit

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: 18 September 2025

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language, Vision, Multimodal
Tâche: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning
Modèle de base: Mistral Small 3.2

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: 24B
Données d'entraînement: tokens

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 (unrestricted)
Code d'entraînement: Unreleased
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: Confident

Sources

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

Référence: Introducing Magistral Small 1.2 & Magistral Medium 1.2, minor updates to our Magistral 1.1 models!
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Magistral Small 1.2

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Magistral Small 1.2

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Xeon Phi 7120P

Mémoire requise

13.8 GB

Le plus rapide

141 tok/s

Magistral Small 1.2 atteint un nombre de paramètres de 24B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 241.

La plus petite carte qui le contient est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 9.9 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 141 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Magistral Small 1.2 a été publié par Mistral AI, dans le pays enregistré comme France, durant September 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning.

Son point de départ était un modèle de base existant, Mistral Small 3.2. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation mistralai.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

Le résultat médian est d'environ 19.4 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 193 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Magistral Small 1.2

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..

01

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

Chaque carte ici a été vérifiée contre Magistral Small 1.2, ayant besoin d'environ 13.8 GB à une compression de IQ4_XS. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
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. Magistral Small 1.2.
03

Définir un seuil de qualité

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de IQ4_XS sur la plus petite carte qui convient. 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.
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 Magistral Small 1.2. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 141 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Magistral Small 1.2. 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.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Magistral Small 1.2.

Réponses

Magistral Small 1.2 — questions courantes

Magistral Small 1.2— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 241. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Magistral Small 1.2— 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 : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Magistral Small 1.2— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 85–226 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Magistral Small 1.2— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 7120P, avec une capacité de mémoire de 16 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 13.8 GB, et produit environ 9.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 241.

Magistral Small 1.2— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 141 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 193.

Magistral Small 1.2— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 13.8 GB à une compression de IQ4_XS, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Magistral Small 1.2— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de IQ4_XS, environ 13.8 GO et générant à peu près 49.0 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Magistral Small 1.2— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 20.8 GO et générant à peu près 34.4 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Magistral Small 1.2— 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.

Magistral Small 1.2— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 24B. 24B. 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.

Magistral Small 1.2— qui l'a créé ?

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

Magistral Small 1.2— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 2025.

Magistral Small 1.2— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, Vision, Multimodal, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Magistral Small 1.2— 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.

Magistral Small 1.2— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 4.4 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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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.

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