Bỏ qua điều hướng
CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ HQG
Đa phương thứcDùng thương mại đượcHỗ trợ tiếng Việt

Mistral Small 3.1 24B Instruct: cần bao nhiêu VRAM, GPU nào để chạy

Mistral AI phát hành Mistral Small 3.1 24B Instruct với 24 tỷ tham số. Bảng dưới ước tính bộ nhớ GPU cho từng cách dùng để bạn chọn đúng máy chủ trước khi đầu tư. Thẻ mô hình liệt kê tiếng Việt trong danh sách ngôn ngữ.

Thông số

Hãng phát triển
Mistral AI
Họ mô hình
Mistral Small
Nhóm
Đa phương thức
Số tham số
24 tỷ tham số
Ngữ cảnh gốc
131.072 token
Giấy phép
Apache 2.0dùng thương mại được
Tiếng Việt
Có trong danh sách ngôn ngữ hãng công bố
Kiến trúc
40 lớp · hidden 5120 · 8 KV head × 128
Ứng dụng gợi ý
Chatbot · Hiểu ảnh tài liệu · Gọi hàm/agent

VRAM ước tính theo độ chính xác

Suy luận: 1 người dùng, ngữ cảnh 8.192 token. Huấn luyện: batch 1, 2.048 token/chuỗi, bật gradient checkpointing. Đã gồm dự phòng CUDA/framework.

Tác vụFP32BF16FP8 / INT8INT4
Suy luận (1 người dùng)110,3 GB56 GB29,6 GB17,7 GB
Fine-tune LoRA60,3 GB33,9 GB
Fine-tune QLoRA21 GB
Fine-tune toàn phần445 GB445 GB

"—" là tổ hợp không dùng trong thực tế. GB = 10⁹ byte; VRAM hãng ghi theo GiB nên card thực tế dư thêm khoảng 7%.

Phương án GPU gợi ý

Số card ít nhất đủ VRAM, ưu tiên cân bằng giữa số lượng, độ dư bộ nhớ và giá card.

Giá là giá tham khảo riêng card GPU, chưa gồm máy chủ và VAT.

Máy chủ HQG chạy được Mistral Small 3.1 24B Instruct

Máy hỗ trợ từ 1 GPU trở lên — đủ khe cho phương án suy luận BF16 ở trên. Cấu hình GPU cụ thể do kỹ sư HQG tư vấn.

Xem tất cả

Cần triển khai Mistral Small 3.1 24B Instruct cho doanh nghiệp?

HQG tư vấn cấu hình, lắp đặt máy chủ GPU và cài sẵn môi trường chạy mô hình tại hạ tầng của bạn.

Thông tin tham khảo, kiểm tra giấy phép trước khi dùng thương mại. Số tham số và kiến trúc lấy từ trang chính chủ; mức VRAM là ước tính theo công thức, không phải đo thực tế. Dữ liệu cập nhật 09/2026. Nguồn: huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503.