Mistral Large 3 675B Instruct

675B MoE

Mistral AI

Mistral 3 旗舰 MoE(激活 41B / 总 675B),含视觉编码器。FP8 需 8×H200;GGUF 量化仅供研究集群。注意力为 DeepSeek 式 MLA,实际 KV 缓存比下方按常规结构(未核实)估算的数字小。32K 下相对约 390 GB 权重可忽略;用满 256K 时,请把缓存数字当作上限。

⬇ 1.8K HF 下载量♥ 252 点赞mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512· 数据更新于 10/6/2026
专业 GPU

262K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q4_K_M

最佳质量

97.9%

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.85388.0 GB2.1%—估算
计算HF
GGUFQ3_K_M3.87312.0 GB4.5%—估算
计算HF

在本地运行 Mistral Large 3 675B Instruct

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Mistral Large 3 675B Instruct 约需 428.7 GB —— 权重 388.7 GB、KV 缓存 1.00 GB、激活缓冲 39.0 GB。本索引中没有任何单卡能宽裕运行它,因此需要多卡或 CPU 卸载。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 7.00 GB,总量来到 436.4 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 498 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Mistral Large 3 675B Instruct 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q3_K_M)。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.1%。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Mistral Large 3 675B Instruct 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 428.7 GB,到 32K 时约 436.4 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
Mistral Large 3 675B Instruct 能用单张显卡跑吗?
在 Q4_K_M 下,本索引中没有单卡能宽裕运行它。它约需 428.7 GB,意味着要多卡拆分或把部分层卸载到系统内存。
Mistral Large 3 675B Instruct 该用哪个量化档位?
Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.1%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q3_K_M。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml