Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
Mistral AI · mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 · gqa · full
| 量化 | 2,048 | 8,192 | 32,768 |
|---|---|---|---|
| BF16 safetensors | 87.30 GiB–87.87 GiB | 88.05 GiB–88.62 GiB | 91.05 GiB–91.62 GiB |
| INT4 theoretical | 22.06 GiB–24.80 GiB | 22.81 GiB–25.55 GiB | 25.81 GiB–28.55 GiB |
估算结果
无法判断
缺少预算、关键数据，或部署方式超出本版本能力。
估算内存区间: 88.12 GiB – 90.30 GiB
权重使用了选定文件的元数据。运行时额外占用仍是估算。
软件兼容性
未核实. 内存够用，不代表指定引擎、量化格式和操作系统一定能跑。软件兼容也不代表性能足够好。
- 内存够用，不代表该引擎、量化格式和操作系统一定兼容。
影响结论的假设
- 完整驻留权重估算使用总参数量，包括未激活的 MoE 专家。
- 该 MoE 记录总参数 46700000000、激活参数 12900000000。激活参数的计算量不会当成权重驻留内存。
- 权重字节只计入选定的权重文件，不会把仓库里所有量化版本加在一起。
- 下载文件大小不是峰值 GPU 内存。运行时布局、分配器填充和 KV 是额外占用。
- 计入的文件：model.safetensors.index.json metadata.total_size。
- 上下文预算是每个序列缓存的 token 数（输入加上预留的生成长度）。
- 并发序列共用一份模型副本；权重不会按序列数再乘一遍。
- 除非你改 KV 精度，否则 KV 的数据类型与权重量化无关。
- 使用 8 个 KV heads，而不是 32 个 query heads。
- 预填充峰值和稳定解码占用不一定相同。高情景更接近预填充/工作区压力。
- 引擎预留不等于模型权重和 KV 的实际占用。
- llama.cpp 的计算缓冲会随上下文和 batch 增长。这里是可调情景，不是实测；若有匹配校准会单独标明。