🧠 語言模型Mistral Research

Mistral Large 2

Mistral Large 2，123B 參數，128K 上下文，多語言能力強，是 Mistral 上一代旗艦，需 70 GB+ VRAM（Q4 約 74 GB）。

📅 發布：2024-07↻資料更新：2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM：

量化等級

上下文長度

Q4_K_M · 8K context

模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead

78.5 GB

完整 VRAM 對照表（所有量化 × 上下文）

適合進階用戶，支援 CPU 和 GPU 混合推理，可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

適合生產環境，支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve Mistral --dtype auto

參數量123B

最大上下文128K tokens

HF 下載量8K/月

長上下文理解多語言能力旗艦級性能大規模參數

vLLMllama.cppSGLang

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