SparkHost

Сервер для Mistral Large 123B

Mistral · 123 млрд параметров · плотная модель

Mistral Large 123B — плотная модель Mistral на 123 млрд параметров: на каждый токен работают все веса, поэтому и объём памяти, и скорость генерации зависят от полного размера модели. Если веса не помещаются в одну видеокарту, модель приходится делить между несколькими GPU — или запускать на выделенном сервере с большой единой памятью, где запросы и данные остаются внутри вашей инфраструктуры.

В типовой конфигурации — квантование int4, контекст 8K токенов — нужно около 73,4 ГБ: веса 61,5 ГБ, KV-кэш 2,6 ГБ, служебный запас 9,2 ГБ. Это укладывается в один NVIDIA DGX Spark 128 ГБ: под модель там около 108 ГБ, занято примерно 68 %. Остаток уходит на длинный контекст и параллельные запросы пользователей; модель запускается через vLLM, llama.cpp или Ollama с OpenAI-совместимым API, а скорость на своей задаче можно проверить за сутки аренды, не покупая оборудование.

Типовые настройки

1 узел
73,4 ГБ / 108 ГБ1 узел
Веса 61,5 ГБ KV-кэш 2,6 ГБ Накладные 9,2 ГБ

int4, контекст 8K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.

Что арендовать

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ

3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС

Память по квантованию

Свой квант и контекст

Контекст 8K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp8144,1 ГБ2 узла
int8144,1 ГБ2 узла
q6_k118,6 ГБ2 узла
q5_k_m103,1 ГБ1 узел
q4_k_m87,5 ГБ1 узел
int4типовой73,4 ГБ1 узел
q3_k_m72 ГБ1 узел
q2_k62 ГБ1 узел

Другие модели Mistral

Все модели