Mistral Medium 3.5 calcolatore TPS

Apri i pesi Mistral AI 128B parametri April 2026

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

38 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.0 tok/s

Scheda più veloce

H100 NVL 94 GB

30.1 tok/s · 94 GB

Quali GPU possono eseguire Mistral Medium 3.5?

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.

38 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
30.1 tok/s 18–48 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Stretto
27.3 tok/s 16–44 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
27.3 tok/s 16–44 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
26.5 tok/s 16–42 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	137.7 GB	Q8_0	Stretto
26.5 tok/s 16–42 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	137.7 GB	Q8_0	Comodo
25.7 tok/s 15–41 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Stretto
25.7 tok/s 15–41 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Stretto
25.7 tok/s 15–41 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.1 GB	Q4_K_M	Stretto
24.6 tok/s 15–39 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.9 GB	Q6_K	Stretto
23.5 tok/s 14–38 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.9 GB	Q6_K	Stretto
23.5 tok/s 14–38 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.9 GB	Q6_K	Stretto
21.1 tok/s 13–34 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	137.7 GB	Q8_0	Comodo
21.1 tok/s 13–34 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	137.7 GB	Q8_0	Comodo
20.0 tok/s 12–32 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.9 GB	Q6_K	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
15.8 tok/s 9–25 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
15.8 tok/s 9–25 · bassa fiducia	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	70.7 GB	IQ4_XS	Stretto
15.5 tok/s 9–25 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	137.7 GB	Q8_0	Comodo
13.7 tok/s 8–22 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	137.7 GB	Q8_0	Comodo
13.7 tok/s 8–22 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	137.7 GB	Q8_0	Comodo

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: 29 April 2026

Cosa fa

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

Dominio: Language, Multimodal
Compito: Question answering, Language modeling/generation

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: 128B
Dati di addestramento: tokens

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 (restricted use)

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: Mistral Medium 3.5 128B
Ultimo aggiornamento: 27 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Mistral Medium 3.5

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 Mistral Medium 3.5

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 ti serve per eseguirlo

Scheda minima

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Memoria necessaria

63.2 GB

Più veloce

30.1 tok/s

Mistral Medium 3.5 raggiunge un conteggio di parametri di 128B. 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: 38.

L'hardware minimo che funziona è RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, con una capacità di memoria di 72 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 12.0 token al secondo

All'altra estremità si trova H100 NVL 94 GB, generando approssimativamente 30.1 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 3,940 GB/s.

Sfondo

Mistral Medium 3.5 è stato pubblicato da Mistral AI, nel paese registrato come France, durante April 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, Multimodal, ed è registrato come eseguire il compito di question answering, Language modeling/generation.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Leggendo i dati di throughput

Il risultato mediano è attorno 16.6 token al secondo 36 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

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.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Mistral Medium 3.5

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Mistral Medium 3.5, avere bisogno di circa 63.2 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

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 Mistral Medium 3.5.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

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 throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Mistral Medium 3.5. 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 30.1 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Mistral Medium 3.5. 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

Controlla la GPU dall'altro lato

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su Mistral Medium 3.5.

Risposte

Mistral Medium 3.5 — domande comuni

Mistral Medium 3.5— 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: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Mistral Medium 3.5— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 18–48 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.

Mistral Medium 3.5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, con una capacità di memoria di 72 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 63.2 GB, e produce approssimativamente 12.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 38.

Mistral Medium 3.5— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è H100 NVL 94 GB, circa 30.1 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: 36.

Mistral Medium 3.5— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 63.2 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.

Mistral Medium 3.5— 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.

Mistral Medium 3.5— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 128B. 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.

Mistral Medium 3.5— chi l'ha creato?

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

Mistral Medium 3.5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2026.

Mistral Medium 3.5— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, Multimodal, e viene registrato come gestire il compito di question answering, Language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Mistral Medium 3.5— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

Mistral Medium 3.5— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 20.5 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Mistral Medium 3.5— 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: 38. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 27 May 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

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