Mistral Medium 3.5 TPS-rekenmachine

Open gewichten Mistral AI 128B parameters April 2026

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

38 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.0 tok/s

Snelste kaart

H100 NVL 94 GB

30.1 tok/s · 94 GB

Welke GPU's kunnen draaien Mistral Medium 3.5?

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

38 kaarten passen

Berekenen

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

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 April 2026

Wat het doet

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

Domein: Language, Multimodal
Taak: Question answering, Language modeling/generation

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: 128B
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 (restricted use)

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: Mistral Medium 3.5 128B
Laatst bijgewerkt: 27 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Mistral Medium 3.5

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 Mistral Medium 3.5

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

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Geheugen nodig

63.2 GB

Snelste

30.1 tok/s

Mistral Medium 3.5 bereikt een parameter telling van 128B. Dat plaatst het boven consumentenharde, in het bereik waar een kaart hiervoor wordt gekocht in plaats van ervoor te worden hergebruikt. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen vasthouden: 38.

De minste hardware die werkt is RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, met een geheugen capaciteit van 72 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 12.0 tokens per seconde

Aan de andere kant zit H100 NVL 94 GB, genereren ongeveer 30.1 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 3,940 GB/s.

Achtergrond

Mistral Medium 3.5 werd gepubliceerd door Mistral AI, in het land geregistreerd als France, tijdens April 2026. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Language, Multimodal, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van question answering, Language modeling/generation.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload.

Het lezen van de doorvoercijfers

De mediaanresultaat is rond 16.6 tokens per seconde. 36 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Mistral Medium 3.5

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

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. Mistral Medium 3.5, ongeveer nodig 63.2 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

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 Mistral Medium 3.5.
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 Q3_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

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Mistral Medium 3.5. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is H100 NVL 94 GB, bij 30.1 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Mistral Medium 3.5. 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

Controleer de kaart vanaf de andere kant

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op Mistral Medium 3.5.

Antwoorden

Mistral Medium 3.5 — veelgestelde vragen

Mistral Medium 3.5— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Mistral Medium 3.5— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 18–48 tok/s op H100 NVL 94 GB. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Mistral Medium 3.5— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, met een geheugen capaciteit van 72 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 63.2 GB, en produceert ongeveer 12.0 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 38.

Mistral Medium 3.5— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is H100 NVL 94 GB, ongeveer 30.1 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: 36.

Mistral Medium 3.5— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 63.2 GB bij een compressie van Q3_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.

Mistral Medium 3.5— 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.

Mistral Medium 3.5— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 128B. 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.

Mistral Medium 3.5— wie heeft het gemaakt?

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

Mistral Medium 3.5— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2026.

Mistral Medium 3.5— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, Multimodal, en wordt geregistreerd als het afhandelen van question answering, Language modeling/generation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Mistral Medium 3.5— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

Mistral Medium 3.5— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 20.5 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Mistral Medium 3.5— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 38. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 27 May 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