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Mistral Large 3

Mistral Large 3,675B 參數,256K 上下文,Mistral 最新旗艦,多語言和推理能力頂尖,需多機多 GPU 部署。

📅 發布:2025-09資料更新:2026年3月23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
389.0 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF161351.8 GB1355.5 GB1359.3 GB1365.9 GB1377.4 GB1397.5 GB1432.8 GB
Q2_K221.1 GB224.9 GB228.6 GB235.2 GB246.7 GB266.9 GB302.2 GB
Q3_K_M297.1 GB300.8 GB304.6 GB311.2 GB322.7 GB342.8 GB378.1 GB
Q4_K_M381.4 GB385.2 GB389.0 GB395.5 GB407.1 GB427.2 GB462.5 GB
Q5_K_M465.8 GB469.6 GB473.3 GB479.9 GB491.4 GB511.6 GB546.9 GB
Q6_K550.2 GB553.9 GB557.7 GB564.3 GB575.8 GB596.0 GB631.3 GB
Q8_0718.9 GB722.7 GB726.5 GB733.0 GB744.6 GB764.7 GB800.0 GB

部署指南

方法二:llama.cpp

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

方法三:vLLM(高效能伺服器)

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

規格

參數量675B
最大上下文256K tokens
HF 下載量890K/月

模型強項

旗艦多語言超長上下文頂級推理巨量參數

推薦用途

  • 處理和分析超長篇幅的多語言文檔,例如法律合同或學術論文。
  • 開發需要複雜邏輯推理和多語言理解的進階AI應用,如智能客服或內容創作。
  • 進行大規模數據分析和知識提取,支援跨語言的商業決策。

標籤

256K多語言旗艦

部署工具

vLLMSGLang

使用心得

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