Mixtral 8x7B Instruct

47B MoE

Mistral AI

⚠ 已过时 · 建议改用 Qwen3 30B-A3B Instruct

本索引现在会建议改用 Qwen3 30B-A3B Instruct——上下文更长(32K → 40K)。下面的数字依然准确,只是这已经不是一个值得从它开始的型号了。 对比两者 →

经典 MoE 模型,每 token 约 13B 激活参数,Q4 量化需 32GB+ 显存。

专业 GPU

33K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q4_K_M

最佳质量

97.2%

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_M4.8528.5 GB2.8%—估算
计算HF
AWQINT4425.2 GB3.8%—估算
计算HF

在本地运行 Mixtral 8x7B Instruct

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Mixtral 8x7B Instruct 约需 30.1 GB —— 权重 26.9 GB、KV 缓存 0.50 GB、激活缓冲 2.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 40 GB 的 A100 40G,76 张卡中有 20 张可以。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 3.50 GB,总量来到 34.0 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 32K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 34 GB。

该下载哪个版本

本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 2 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 2.8%。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

Mixtral 8x7B Instruct 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 30.1 GB,到 32K 时约 34.0 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。
Mixtral 8x7B Instruct 能在 40GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 30.1 GB,在 A100 40G 上还剩 9.9 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;76 张中有 20 张可以。
Mixtral 8x7B Instruct 该用哪个量化档位?
Q4_K_M 的公开质量损失最低(2.8%),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、AWQ INT4。 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
GGUFAWQ
本站已做对比
GGUF vs AWQ

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