Mistral Small v24.09 calcolatore TPS

Apri i pesi Mistral AI 22B parametri September 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

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 10.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

154 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Mistral Small v24.09?

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.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
154 tok/s 131–185	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	24.6 GB	Q8_0	Comodo
154 tok/s 131–185	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	24.6 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 74–197 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 74–197 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.6 GB	Q8_0	Comodo
98.4 tok/s 59–157 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
94.1 tok/s 80–113	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Comodo
94.1 tok/s 80–113	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.6 GB	Q8_0	Comodo
90.1 tok/s 54–144 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	24.6 GB	Q8_0	Comodo
80.0 tok/s 48–128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
80.0 tok/s 48–128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
80.0 tok/s 48–128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
75.9 tok/s 64–91	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 55–78	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	24.6 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 55–78	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
64.7 tok/s 55–78	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
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	Stretto
49.3 tok/s 30–79 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Comodo
49.3 tok/s 30–79 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.6 GB	Q8_0	Comodo
42.7 tok/s 36–51	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.4 GB	Q4_K_M	Stretto
41.0 tok/s 25–66 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
40.2 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	24.6 GB	Q8_0	Comodo
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	Stretto
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	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 September 2024
Autori: 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…

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, 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: 22B
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 (non-commercial)
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.

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: AI in abundance
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Mistral Small v24.09

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 v24.09

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

14.4 GB

Più veloce

154 tok/s

Mistral Small v24.09 raggiunge un conteggio di parametri di 22B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

Il punto di ingresso è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q4_K_M e producendo circa 10.2 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 154 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Mistral Small v24.09 è stato pubblicato da Mistral AI, nel paese registrato come France, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

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

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione mistralai.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 19.9 token al secondo 194 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

Il suo layout di attenzione è in our database, quindi le cifre di VRAM sono calcolate esattamente piuttosto che approssimate.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Mistral Small v24.09

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Mistral Small v24.09, avere bisogno di circa 14.4 GB a una compressione di Q4_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 Mistral Small v24.09.
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 Q4_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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Mistral Small v24.09. 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 154 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Mistral Small v24.09. 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

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 v24.09.

Risposte

Mistral Small v24.09 — domande comuni

Mistral Small v24.09— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

Mistral Small v24.09— 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.

Mistral Small v24.09— 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 3.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Mistral Small v24.09— 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: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Mistral Small v24.09— 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: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Mistral Small v24.09— 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: 131–185 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 v24.09— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q4_K_M utilizzando circa 14.4 GB, e produce approssimativamente 10.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

Mistral Small v24.09— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 154 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: 194.

Mistral Small v24.09— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 14.4 GB a una compressione di Q4_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 v24.09— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 14.4 GB e generando approssimativamente 50.2 token al secondo. Il fit è stretto.

Mistral Small v24.09— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 19.5 GB e generando approssimativamente 37.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Mistral Small v24.09— 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 v24.09— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 22B. 22B. 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 v24.09— chi l'ha creato?

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

Mistral Small v24.09— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

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