Mistral Small 4 calcolatore TPS

Apri i pesi Mistral AI 119B parametri March 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

43 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 68.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

158 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Mistral Small 4?

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.

43 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
158 tok/s 95–253 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	120.1 GB	Q8_0	Comodo
158 tok/s 95–253 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	120.1 GB	Q8_0	Comodo
153 tok/s 92–245 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
153 tok/s 92–245 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
147 tok/s 88–235 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	92.4 GB	Q6_K	Comodo
139 tok/s 83–223 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Stretto
126 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.1 GB	Q8_0	Comodo
126 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.1 GB	Q8_0	Comodo
119 tok/s 72–191 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	92.4 GB	Q6_K	Comodo
119 tok/s 71–190 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Stretto
119 tok/s 71–190 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Stretto
119 tok/s 71–190 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Stretto
108 tok/s 65–172 · bassa fiducia	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	50.8 GB	Q3_K_M	Stretto
96.7 tok/s 58–155 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.1 GB	Q8_0	Stretto
96.7 tok/s 58–155 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.1 GB	Q8_0	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
93.1 tok/s 56–149 · bassa fiducia	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
92.5 tok/s 56–148 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	120.1 GB	Q8_0	Comodo
88.6 tok/s 53–142 · bassa fiducia	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
88.6 tok/s 53–142 · bassa fiducia	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Stretto
82.1 tok/s 49–131 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	120.1 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: 16 March 2026

Cosa fa

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

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

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: 119B
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 (unrestricted)

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: Introducing Mistral Small 4
Ultimo aggiornamento: 11 August 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Mistral Small 4

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 Small 4

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

Radeon Instinct MI200

Memoria necessaria

50.8 GB

Più veloce

158 tok/s

Mistral Small 4 raggiunge un conteggio di parametri di 119B. 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: 43.

La scheda più piccola che lo tiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 68.3 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 158 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Mistral Small 4 è stato pubblicato da Mistral AI, nel paese registrato come France, durante March 2026. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

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

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

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 92.5 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 41 di loro

Questo è un modello a miscela di esperti, che instrada ogni token attraverso solo una parte di esso. Pertanto genera molto più velocemente di quanto suggerisca la sua dimensione totale — pur avendo comunque ogni parametro residente in MEMORIA, quindi è veloce senza essere economico da mantenere.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Mistral Small 4

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Mistral Small 4, avere bisogno di circa 50.8 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Mistral Small 4.
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 velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per Mistral Small 4. 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 B200, nella 158 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 Mistral Small 4. 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. Mistral Small 4.

Risposte

Mistral Small 4 — domande comuni

Mistral Small 4— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 158 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: 41.

Mistral Small 4— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 50.8 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 Small 4— 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 Small 4— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 119B. "119B total parameters, with 6B active parameters per token (8B including embedding and output layers).". 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 Small 4— chi l'ha creato?

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

Mistral Small 4— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2026.

Mistral Small 4— A cosa serve?

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

Mistral Small 4— 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 Small 4— 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 21.5 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Mistral Small 4— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 43. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Mistral Small 4— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Mistral Small 4— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 95–253 tok/s su B200. 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 Small 4— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI200, con una capacità di memoria di 64 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 50.8 GB, e produce approssimativamente 68.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 43.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 August 2026

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