Devstral Small TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Mistral AI,All Hands AI 24B Paraméterek May 2025

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

241 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 7120P

16 GB · IQ4_XS · 9.9 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

141 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Devstral Small?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

241 kártyák illeszkednek

Számítás

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

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Mistral AI,All Hands AI
Szervezet típusa: Industry,Industry
Ország: France, United States of America
Közölt: 21 May 2025

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Code generation, Language modeling/generation, Instruction interpretation, System control
Alapmodell: Mistral Small 3.1

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 24B
Képzési adatok: tokens

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: mistralai

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Introducing the best open-source model for coding agents.
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Devstral Small

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Devstral Small

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

Xeon Phi 7120P

Szükséges memória

13.8 GB

Leggyorsabb

141 tok/s

Devstral Small eléri a paraméterek számát 24B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 241.

az alsó végén ezt kezelik Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB, futtatás egy tömörítési arányon IQ4_XS és körülbelül előállítva 9.9 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 141 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Devstral Small ki lett adva által Mistral AI,All Hands AI, az országban rögzítve mint France, alatt May 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code generation, Language modeling/generation, Instruction interpretation, System control.

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Mistral Small 3.1. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva mistralai.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 19.4 másodpercenkénti tokenek 193 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Devstral Small

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Devstral Small, körülbelül szükséges 13.8 GB a tömörítésnél IQ4_XS. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Devstral Small.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a IQ4_XS a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Devstral Small. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 141 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Devstral Small. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Devstral Small.

Válaszok

Devstral Small — gyakori kérdések

Devstral Small— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Devstral Small— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 24B. 24B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Devstral Small— Ki készítette ezt?

Kiadta Mistral AI,All Hands AI, alapján France, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.

Devstral Small— Mikor adták ki?

Kibocsátották a May 2025.

Devstral Small— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation, Language modeling/generation, Instruction interpretation, System control. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Devstral Small— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt mistralai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Devstral Small— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 4.4 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Devstral Small— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 241. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Devstral Small— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Devstral Small— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 85–226 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Devstral Small— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB. A modell egy tömörítéssel fut. IQ4_XS használva körülbelül 13.8 GB, és körülbelül 9.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 241.

Devstral Small— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 141 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 193.

Devstral Small— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 13.8 GB tömörítési arányban IQ4_XS, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Devstral Small— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett IQ4_XS, használva körülbelül 13.8 GB és körülbelül generálás 49.0 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Devstral Small— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 20.8 GB és körülbelül generálás 34.4 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell