Mixtral 8x22B calcolatore TPS

Apri i pesi Mistral AI 141B parametri April 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

37 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

A100 SXM4 80 GB

80 GB · Q3_K_M · 59.8 tok/s

Scheda più veloce

H100 NVL 94 GB

105 tok/s · 94 GB

Quali GPU possono eseguire Mixtral 8x22B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

37 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
105 tok/s 63–168 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	76.8 GB	IQ4_XS	Stretto
99.1 tok/s 59–159 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	101.5 GB	Q5_K_M	Stretto
98.5 tok/s 59–158 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
98.5 tok/s 59–158 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
89.6 tok/s 54–143 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	76.8 GB	IQ4_XS	Stretto
86.9 tok/s 52–139 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	150.7 GB	Q8_0	Stretto
86.9 tok/s 52–139 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	150.7 GB	Q8_0	Comodo
84.2 tok/s 51–135 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.0 GB	Q4_K_M	Stretto
84.2 tok/s 51–135 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.0 GB	Q4_K_M	Stretto
80.6 tok/s 48–129 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	101.5 GB	Q5_K_M	Stretto
77.2 tok/s 46–123 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	117.9 GB	Q6_K	Stretto
77.2 tok/s 46–123 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	117.9 GB	Q6_K	Stretto
69.4 tok/s 42–111 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	150.7 GB	Q8_0	Comodo
69.4 tok/s 42–111 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	150.7 GB	Q8_0	Comodo
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
59.8 tok/s 36–96 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
56.9 tok/s 34–91 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
56.9 tok/s 34–91 · bassa fiducia	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	68.6 GB	Q3_K_M	Stretto
50.8 tok/s 30–81 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	150.7 GB	Q8_0	Comodo
49.6 tok/s 30–79 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	101.5 GB	Q5_K_M	Stretto
49.6 tok/s 30–79 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	101.5 GB	Q5_K_M	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Mistral AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: France
Pubblicato: 17 April 2024
Autori: Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Alexis Tacnet, Antoine Roux, Arthur Mensch, Audrey Herblin-Stoop, Baptiste Bout, Baudouin de Monicault,Blanche Savary, Bam4d, Caroline Feldman, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Eleonore Arcelin, Emma Bou Hanna, Etienne Metzger, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume Lample, Harizo Rajaona, Jean-Malo Delignon, Jia Li, Justus Murke, Louis Martin, L…

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Code generation, Translation, Quantitative reasoning, Question answering
Approccio: Self-supervised learning

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 141B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.3 × 10²⁴ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: mistralai

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Speculative

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Mixtral 8x22B
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Mixtral 8x22B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Mixtral 8x22B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

A100 SXM4 80 GB

Memoria necessaria

68.6 GB

Più veloce

105 tok/s

Mixtral 8x22B raggiunge un conteggio di parametri di 141B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 37.

La scheda più piccola che lo tiene è A100 SXM4 80 GB, con una capacità di memoria di 80 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 59.8 token al secondo

Top di gamma è H100 NVL 94 GB, generando approssimativamente 105 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 3,940 GB/s.

Cosa è questo modello

Mixtral 8x22B è stato pubblicato da Mistral AI, nel paese registrato come France, durante April 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Code generation, Translation, Quantitative reasoning, Question answering.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione mistralai.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 59.8 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 35 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Come è stato addestrato

Il run di addestramento ha consumato circa 2.3 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Mixtral 8x22B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Inizia dalla colonna VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro Mixtral 8x22B, avere bisogno di circa 68.6 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Mixtral 8x22B.
03

Imposta un pavimento di qualità

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per velocità

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Mixtral 8x22B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è H100 NVL 94 GB, nella 105 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Mixtral 8x22B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Mixtral 8x22B.

Risposte

Mixtral 8x22B — domande comuni

Mixtral 8x22B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione mistralai. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Mixtral 8x22B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.3 × 10²⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Mixtral 8x22B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 20.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Mixtral 8x22B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 37. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Mixtral 8x22B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 6. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Mixtral 8x22B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 63–168 tok/s su H100 NVL 94 GB. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Mixtral 8x22B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 SXM4 80 GB, con una capacità di memoria di 80 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 68.6 GB, e produce approssimativamente 59.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 37.

Mixtral 8x22B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è H100 NVL 94 GB, circa 105 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 35.

Mixtral 8x22B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 68.6 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Mixtral 8x22B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Mixtral 8x22B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 141B. 141B params, 39B active: https://mistral.ai/news/mixtral-8x22b/. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Mixtral 8x22B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Mistral AI, basato su France, un'organizzazione categorizzata come industry.

Mixtral 8x22B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Mixtral 8x22B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Code generation, Translation, Quantitative reasoning, Question answering. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

Tutti i modelli AI