Mistral Large 2 123B auf RTX 5090 D (32GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
Mistral Large 2 123B (122.6B gesamt, 122.6B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 69.86 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 73.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 81.44 GiB bei 32K auf RTX 5090 D (~1.3 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
73.19 GiB
78.59 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
30.4 GiB
32 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-42.79 GiB
229% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~1.3 tok/s
122.6B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~392 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~10440 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$357.48
Dichte GQA-Attention · Mistral
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Apple Unified Memory
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $1.67 / Std.
1x RTX PRO 6000 Blackwell
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/Mistral-Large-Instruct-2411-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~10440ms · ~1.3 tok/s)
[Mistral Large 2 123B · 73.19 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~44.1 Monate
Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX PRO 6000 Blackwell (Community Cloud) | 96 GB | $1.69 / Std. | $205.50 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX PRO 6000 Blackwell (Verifizierter Host) | 96 GB | $1.67 / Std. | $203.44 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 2x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 96 GB | $3.34 / Std. | $406.39 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 2x L40S 48GB (Dedizierte Instanz) | 96 GB | $3.34 / Std. | $406.39 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) | 192 GB | $2.59 / Std. | $314.94 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — Mistral Large 2 123B
QLoRA (4b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
88.35 GiB
Modellgewichte: 69.86 GiB · Gradienten + Optimizer: 17.16 GiB · Act: 1.33 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
257.13 GiB
Modellgewichte: 228.36 GiB · Gradienten + Optimizer: 26.97 GiB · Act: 1.8 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
939.45 GiB
Modellgewichte: 228.36 GiB · Gradienten + Optimizer: 707.92 GiB · Act: 3.17 GiB
Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Eine einzelne RTX 5090 D (32GB) reicht für Mistral Large 2 123B in 4-Bit (73.19 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
KV-Cache- & Engine-Tuning
Mistral Large 2 123B nutzt Dichte GQA-Attention (122.6B gesamt, 122.6B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2.75 GiB auf 11 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 5.5 GiB (gesamt 75.94 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Mistral Large 2 123B @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (RTX 5090 D) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 228.36 GiB | 2.75 GiB | 231.69 GiB (248.78 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 121.32 GiB | 2.75 GiB | 124.65 GiB (133.84 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 93.63 GiB | 2.75 GiB | 96.96 GiB (104.11 GB) | ~0.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 81.54 GiB | 2.75 GiB | 84.87 GiB (91.13 GB) | ~1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 69.86 GiB | 2.75 GiB | 73.19 GiB (78.59 GB) | ~1.3 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 61.13 GiB | 2.75 GiB | 64.46 GiB (69.21 GB) | ~1.6 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 56.21 GiB | 2.75 GiB | 59.54 GiB (63.93 GB) | ~1.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 39.91 GiB | 2.75 GiB | 43.24 GiB (46.43 GB) | ~4.3 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | A40 48GB (48GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die RTX 5090 D (32GB) Mistral Large 2 123B ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Mistral Large 2 123B insgesamt 73.19 GiB VRAM (69.86 GiB Gewichte + 2.75 GiB KV-Cache + 0.58 GiB Puffer) bei 30.4 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 5090 D (~1.3 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt Mistral Large 2 123B bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 11 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 81.44 GiB (87.45 GB dezimal) steigt.
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