Codestral TPS-rekenmachine

Open gewichten Mistral AI 22.2B parameters May 2024

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 10.1 tok/s

Snelste kaart

B200

153 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Codestral?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

241 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
153 tok/s 92–244 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
153 tok/s 92–244 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
122 tok/s 73–195 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
122 tok/s 73–195 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
97.5 tok/s 58–156 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
93.3 tok/s 56–149 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
93.3 tok/s 56–149 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
89.3 tok/s 54–143 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
79.2 tok/s 48–127 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
79.2 tok/s 48–127 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
79.2 tok/s 48–127 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
75.2 tok/s 45–120 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
64.1 tok/s 38–103 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
64.1 tok/s 38–103 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
64.1 tok/s 38–103 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
64.1 tok/s 38–103 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
64.1 tok/s 38–103 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
49.8 tok/s 30–80 · lage vertrouwen	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	14.1 GB	Q4_K_M	Krap
48.8 tok/s 29–78 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
48.8 tok/s 29–78 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
42.3 tok/s 25–68 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.1 GB	Q4_K_M	Krap
40.7 tok/s 24–65 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
39.8 tok/s 24–64 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	24.5 GB	Q8_0	Comfortabel
39.5 tok/s 24–63 · lage vertrouwen	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	14.1 GB	Q4_K_M	Krap
39.5 tok/s 24–63 · lage vertrouwen	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	14.1 GB	Q4_K_M	Krap

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Mistral AI
Organisatietype: Industry
Land: France
Gepubliceerd: 29 May 2024
Auteurs: 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, Henri Roussez, Jean-Malo Delignon, Jia Li, Justus Murke,…

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Code generation, Code autocompletion

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 22.2B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (non-commercial)
Training code: Unreleased
Hugging Face: mistralai

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP: Yes
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Empowering developers and democratising coding with Mistral AI.
Laatst bijgewerkt: 19 June 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Codestral

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Codestral

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

14.1 GB

Snelste

153 tok/s

Codestral bereikt een parameter telling van 22.2B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

De minste hardware die werkt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 10.1 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 153 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

Codestral werd gepubliceerd door Mistral AI, in het land geregistreerd als France, tijdens May 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van code generation, Code autocompletion.

Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie mistralai.

Het lezen van de doorvoercijfers

De mediaanresultaat is rond 19.7 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 194 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Codestral

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Codestral, ongeveer nodig 14.1 GB bij een compressie van Q4_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor Codestral.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q4_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Sorteer op snelheid

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Codestral. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 153 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Codestral. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Codestral.

Antwoorden

Codestral — veelgestelde vragen

Codestral— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Codestral— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Codestral— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 92–244 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Codestral— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 14.1 GB, en produceert ongeveer 10.1 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

Codestral— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 153 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 194.

Codestral— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 14.1 GB bij een compressie van Q4_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Codestral— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q4_K_M, ongeveer 14.1 GB en genereren ongeveer 49.8 tokens per second. De pasvorm is krap.

Codestral— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q6_K, ongeveer 19.3 GB en genereren ongeveer 37.1 tokens per second. De pasvorm is krap.

Codestral— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Codestral— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 22.2B. 22.2B from hugging face model card. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Codestral— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Mistral AI, gebaseerd op France, een organisatie geclassificeerd als industry.

Codestral— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Codestral— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van code generation, Code autocompletion. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Codestral— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie mistralai. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

Codestral— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 3.3 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 19 June 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen