Mistral Small v24.09 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Mistral AI 22B Paraméterek September 2024

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 · Q4_K_M · 10.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

154 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Mistral Small v24.09?

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
154 tok/s 131–185	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
154 tok/s 131–185	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 74–197 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 74–197 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
98.4 tok/s 59–157 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
94.1 tok/s 80–113	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
94.1 tok/s 80–113	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
90.1 tok/s 54–144 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
80.0 tok/s 48–128 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
80.0 tok/s 48–128 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
80.0 tok/s 48–128 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
75.9 tok/s 64–91	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 55–78	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 55–78	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
50.2 tok/s 43–60	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	14.4 GB	Q4_K_M	Szoros
49.3 tok/s 30–79 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
49.3 tok/s 30–79 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
42.7 tok/s 36–51	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.4 GB	Q4_K_M	Szoros
41.0 tok/s 25–66 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
40.2 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Kényelmes
39.9 tok/s 34–48	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	14.4 GB	Q4_K_M	Szoros
39.9 tok/s 34–48	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	14.4 GB	Q4_K_M	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
Szervezet típusa: Industry
Ország: France
Közölt: 17 September 2024
Szerzők: 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…

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering

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: 22B
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 (non-commercial)
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: AI in abundance
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Mistral Small v24.09

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 Mistral Small v24.09

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

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Xeon Phi 7120P

Szükséges memória

14.4 GB

Leggyorsabb

154 tok/s

Mistral Small v24.09 eléri a paraméterek számát 22B. 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.

A belépési pont a Xeon Phi 7120P, memória kapacitással rendelkezik 16 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 10.2 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 154 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Mistral Small v24.09 ki lett adva által Mistral AI, az országban rögzítve mint France, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva mistralai.

Mi dönti el a sebességet

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 19.9 másodpercenkénti tokenek 194 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Mistral Small v24.09

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Mistral Small v24.09, körülbelül szükséges 14.4 GB a tömörítésnél Q4_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Mistral Small v24.09.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q4_K_M 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 Mistral Small v24.09. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 154 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Mistral Small v24.09. 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 kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Mistral Small v24.09.

Válaszok

Mistral Small v24.09 — gyakori kérdések

Mistral Small v24.09— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Mistral Small v24.09— 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.

Mistral Small v24.09— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 3.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Mistral Small v24.09— 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.

Mistral Small v24.09— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Mistral Small v24.09— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 131–185 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Mistral Small v24.09— 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. Q4_K_M használva körülbelül 14.4 GB, és körülbelül 10.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 241.

Mistral Small v24.09— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 154 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: 194.

Mistral Small v24.09— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 14.4 GB tömörítési arányban Q4_K_M, 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.

Mistral Small v24.09— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 14.4 GB és körülbelül generálás 50.2 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Mistral Small v24.09— 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 19.5 GB és körülbelül generálás 37.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Mistral Small v24.09— 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.

Mistral Small v24.09— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 22B. 22B. 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.

Mistral Small v24.09— Ki készítette ezt?

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

Mistral Small v24.09— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

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