Bỏ qua điều hướng
CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ HQG
LLM đa dụngDùng thương mại được

Mixtral 8x7B Instruct v0.1: cần bao nhiêu VRAM, GPU nào để chạy

Mistral AI phát hành Mixtral 8x7B Instruct v0.1 với 46,7 tỷ tham số (MoE, kích hoạt 12,9 tỷ/token). Bảng dưới ước tính bộ nhớ GPU cho từng cách dùng để bạn chọn đúng máy chủ trước khi đầu tư. MoE 8 chuyên gia, 2 chuyên gia kích hoạt mỗi token.

Thông số

Hãng phát triển
Mistral AI
Họ mô hình
Mixtral
Nhóm
LLM đa dụng
Số tham số
46,7 tỷ tham số (MoE, kích hoạt 12,9 tỷ/token)
Ngữ cảnh gốc
32.768 token
Giấy phép
Apache 2.0dùng thương mại được
Tiếng Việt
Hãng chưa công bố cụ thể
Kiến trúc
32 lớp · hidden 4096 · 8 KV head × 128
Ứng dụng gợi ý
Chatbot · Tóm tắt · Hệ thống đã có sẵn trên Mixtral

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)209,4 GB105,5 GB54,1 GB31 GB
Fine-tune LoRA107,9 GB56,5 GB
Fine-tune QLoRA32,8 GB
Fine-tune toàn phần862,2 GB862,2 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 Mixtral 8x7B Instruct v0.1

Máy hỗ trợ từ 2 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 Mixtral 8x7B Instruct v0.1 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/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1.