Devstral 2 (123B) kalkulator TPS

Otwórz wagi Mistral AI 123B parametry December 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

38 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

72 GB · Q3_K_M · 12.5 tok/s

Najszybsza karta

H100 NVL 94 GB

31.3 tok/s · 94 GB

Które GPU mogą uruchomić Devstral 2 (123B)?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

38 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
31.3 tok/s 19–50 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	75.1 GB	Q4_K_M	Wąski
28.4 tok/s 17–45 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
28.4 tok/s 17–45 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
27.6 tok/s 17–44 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
27.6 tok/s 17–44 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
26.7 tok/s 16–43 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.1 GB	Q4_K_M	Wąski
26.7 tok/s 16–43 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.1 GB	Q4_K_M	Wąski
26.7 tok/s 16–43 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	75.1 GB	Q4_K_M	Wąski
25.6 tok/s 15–41 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	103.8 GB	Q6_K	Wąski
24.5 tok/s 15–39 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	103.8 GB	Q6_K	Wygodny
24.5 tok/s 15–39 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	103.8 GB	Q6_K	Wygodny
22.0 tok/s 13–35 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
22.0 tok/s 13–35 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
20.8 tok/s 12–33 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	103.8 GB	Q6_K	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
17.3 tok/s 10–28 · niska pewność	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
16.4 tok/s 10–26 · niska pewność	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
16.4 tok/s 10–26 · niska pewność	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	68.0 GB	IQ4_XS	Wąski
16.1 tok/s 10–26 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
14.3 tok/s 9–23 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	132.4 GB	Q8_0	Wygodny
14.3 tok/s 9–23 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	132.4 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Mistral AI
Typ organizacji: Industry
Kraj: France
Opublikowany: 9 December 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Coding

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 123B
Dane treningowe: tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (restricted use)
Hugging Face: mistralai

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI.
Ostatnio zaktualizowane: 8 April 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Devstral 2 (123B)

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Devstral 2 (123B)

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

RTX PRO 5000 72 GB Blackwell

Pamięć potrzebna

60.8 GB

Najszybszy

31.3 tok/s

Devstral 2 (123B) osiąga liczbę parametrów równą 123B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 38.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, o pojemności pamięci 72 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 12.5 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to H100 NVL 94 GB, generowanie w przybliżeniu 31.3 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 3,940 GB/s.

Skąd to pochodzi

Devstral 2 (123B) został opublikowany przez Mistral AI, w kraju zapisanym jako France, podczas December 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Coding.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją mistralai.

Zrozumienie prędkości

Mediana wyniku wynosi około 17.3 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 36 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Devstral 2 (123B)

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Devstral 2 (123B), potrzebując około 60.8 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Devstral 2 (123B).
03

Ustal minimalną jakość

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Devstral 2 (123B). Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to H100 NVL 94 GB, w 31.3 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Devstral 2 (123B). Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Devstral 2 (123B).

Odpowiedzi

Devstral 2 (123B) — częste pytania

Devstral 2 (123B)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to RTX PRO 5000 72 GB Blackwell, o pojemności pamięci 72 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 60.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 12.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 38.

Devstral 2 (123B)— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to H100 NVL 94 GB, około 31.3 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 36.

Devstral 2 (123B)— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 60.8 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Devstral 2 (123B)— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Devstral 2 (123B)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 123B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Devstral 2 (123B)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Mistral AI, oparty na France, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Devstral 2 (123B)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2025.

Devstral 2 (123B)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Coding. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

Devstral 2 (123B)— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją mistralai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Devstral 2 (123B)— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 17.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Devstral 2 (123B)— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 38. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Devstral 2 (123B)— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Devstral 2 (123B)— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 19–50 tok/s na H100 NVL 94 GB. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 8 April 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI