Mistral Small 4 kalkulator TPS

Otwórz wagi Mistral AI 119B parametry March 2026

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

43 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI200

64 GB · Q3_K_M · 68.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

158 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Mistral Small 4?

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.

43 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
158 tok/s 95–253 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	120.1 GB	Q8_0	Wygodny
158 tok/s 95–253 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	120.1 GB	Q8_0	Wygodny
153 tok/s 92–245 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
153 tok/s 92–245 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	92.4 GB	Q6_K	Wygodny
139 tok/s 83–223 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Wąski
126 tok/s 76–202 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.1 GB	Q8_0	Wygodny
126 tok/s 76–202 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	120.1 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 72–191 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	92.4 GB	Q6_K	Wygodny
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Wąski
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Wąski
119 tok/s 71–190 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	78.5 GB	Q5_K_M	Wąski
108 tok/s 65–172 · niska pewność	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	50.8 GB	Q3_K_M	Wąski
96.7 tok/s 58–155 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.1 GB	Q8_0	Wąski
96.7 tok/s 58–155 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	120.1 GB	Q8_0	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
93.1 tok/s 56–149 · niska pewność	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
92.5 tok/s 56–148 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	120.1 GB	Q8_0	Wygodny
88.6 tok/s 53–142 · niska pewność	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
88.6 tok/s 53–142 · niska pewność	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	64.7 GB	Q4_K_M	Wąski
82.1 tok/s 49–131 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	120.1 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: 16 March 2026

Co to robi

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

Domena: Language, Multimodal, Vision
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering

Rozmiar

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

parametry: 119B
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 (unrestricted)

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Introducing Mistral Small 4
Ostatnio zaktualizowane: 11 August 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Mistral Small 4

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 Mistral Small 4

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Radeon Instinct MI200

Pamięć potrzebna

50.8 GB

Najszybszy

158 tok/s

Mistral Small 4 osiąga liczbę parametrów równą 119B. 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: 43.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 68.3 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 158 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Mistral Small 4 został opublikowany przez Mistral AI, w kraju zapisanym jako France, podczas March 2026. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, Multimodal, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.

Co decyduje o szybkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 92.5 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 41 ich

To jest model mieszanki ekspertów, który kieruje każdy token tylko przez część siebie. Generuje więc znacznie szybciej, niż sugeruje jego całkowity rozmiar — jednocześnie potrzebując każdego parametru w pamięci, dzięki czemu jest szybki, nie będąc tanim w utrzymaniu.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Mistral Small 4

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

01

Zacznij od kolumny pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Mistral Small 4, potrzebując około 50.8 GB przy kompresji Q3_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Mistral Small 4.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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

Sortuj według prędkości

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla Mistral Small 4. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 158 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 Mistral Small 4. 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

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

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 Mistral Small 4.

Odpowiedzi

Mistral Small 4 — częste pytania

Mistral Small 4— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 158 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 41.

Mistral Small 4— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 50.8 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.

Mistral Small 4— 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.

Mistral Small 4— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 119B. "119B total parameters, with 6B active parameters per token (8B including embedding and output layers).". 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.

Mistral Small 4— kto to stworzył?

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

Mistral Small 4— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2026.

Mistral Small 4— do czego to służy?

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

Mistral Small 4— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

Mistral Small 4— 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 21.5 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Mistral Small 4— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 43. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Mistral Small 4— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Mistral Small 4— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 95–253 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Mistral Small 4— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI200, o pojemności pamięci 64 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 50.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 68.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 43.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 August 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