Magistral Small 1.2 TPS-rekenmachine

Open gewichten Mistral AI 24B parameters September 2025

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 · IQ4_XS · 9.9 tok/s

Snelste kaart

B200

141 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Magistral Small 1.2?

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
141 tok/s 85–226 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
141 tok/s 85–226 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
113 tok/s 68–180 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
113 tok/s 68–180 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
90.2 tok/s 54–144 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
86.3 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
86.3 tok/s 52–138 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
82.6 tok/s 50–132 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
73.3 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
73.3 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
73.3 tok/s 44–117 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
69.5 tok/s 42–111 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
59.3 tok/s 36–95 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
59.3 tok/s 36–95 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
59.3 tok/s 36–95 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
59.3 tok/s 36–95 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
59.3 tok/s 36–95 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
49.0 tok/s 29–78 · lage vertrouwen	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.8 GB	IQ4_XS	Krap
45.2 tok/s 27–72 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
45.2 tok/s 27–72 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	26.4 GB	Q8_0	Comfortabel
41.6 tok/s 25–67 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.8 GB	IQ4_XS	Krap
38.9 tok/s 23–62 · lage vertrouwen	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.8 GB	IQ4_XS	Krap
38.9 tok/s 23–62 · lage vertrouwen	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	Krap
38.9 tok/s 23–62 · lage vertrouwen	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.8 GB	IQ4_XS	Krap
38.8 tok/s 23–62 · lage vertrouwen	GeForce RTX 5070 Ti NVIDIA	16 GB	896 GB/s	Feb 2025	13.8 GB	IQ4_XS	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: 18 September 2025

Wat het doet

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

Domein: Language, Vision, Multimodal
Taak: Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning
Basis model: Mistral Small 3.2

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: 24B
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 (unrestricted)
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.

Record vertrouwen: Confident

Bronnen

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

Referentie: Introducing Magistral Small 1.2 & Magistral Medium 1.2, minor updates to our Magistral 1.1 models!
Laatst bijgewerkt: 28 November 2025

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Magistral Small 1.2

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 Magistral Small 1.2

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 nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

13.8 GB

Snelste

141 tok/s

Magistral Small 1.2 bereikt een parameter telling van 24B. 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 kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van IQ4_XS en produceren rond 9.9 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 141 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Magistral Small 1.2 werd gepubliceerd door Mistral AI, in het land geregistreerd als France, tijdens September 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning.

Het startpunt was een bestaand basismodel, Mistral Small 3.2. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie mistralai.

Hoe snel het draait, en waarom

De mediaanresultaat is rond 19.4 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 193 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Magistral Small 1.2

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

Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.

Elke kaart hier is gecontroleerd op Magistral Small 1.2, ongeveer nodig 13.8 GB bij een compressie van IQ4_XS. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door Magistral Small 1.2.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van IQ4_XS 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

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Magistral Small 1.2. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 141 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Magistral Small 1.2. 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 kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor Magistral Small 1.2.

Antwoorden

Magistral Small 1.2 — veelgestelde vragen

Magistral Small 1.2— 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.

Magistral Small 1.2— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Magistral Small 1.2— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 85–226 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Magistral Small 1.2— 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 IQ4_XS ongeveer 13.8 GB, en produceert ongeveer 9.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

Magistral Small 1.2— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 141 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: 193.

Magistral Small 1.2— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 13.8 GB bij een compressie van IQ4_XS, 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.

Magistral Small 1.2— 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 IQ4_XS, ongeveer 13.8 GB en genereren ongeveer 49.0 tokens per second. De pasvorm is krap.

Magistral Small 1.2— 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 20.8 GB en genereren ongeveer 34.4 tokens per second. De pasvorm is krap.

Magistral Small 1.2— 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.

Magistral Small 1.2— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 24B. 24B. 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.

Magistral Small 1.2— wie heeft het gemaakt?

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

Magistral Small 1.2— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2025.

Magistral Small 1.2— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Vision, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Visual question answering, Image captioning. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

Magistral Small 1.2— 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.

Magistral Small 1.2— 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 4.4 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

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