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 узелint4, контекст 8K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.
Что арендовать
3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС
Память по квантованию
Свой квант и контекстКонтекст 8K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.
| Квант | Нужно ГБ | Узлов |
|---|---|---|
| fp8 | 144,1 ГБ | 2 узла |
| int8 | 144,1 ГБ | 2 узла |
| q6_k | 118,6 ГБ | 2 узла |
| q5_k_m | 103,1 ГБ | 1 узел |
| q4_k_m | 87,5 ГБ | 1 узел |
| int4типовой | 73,4 ГБ | 1 узел |
| q3_k_m | 72 ГБ | 1 узел |
| q2_k | 62 ГБ | 1 узел |