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Mistral Large 4 (1T-A52B) auf RTX 4070 Ti Super (16GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Mistral Large 4 (1T-A52B) (1000B gesamt, 52B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 565.12 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 566.32 GiB gesamt bei 8K Kontext und 568.22 GiB bei 32K auf RTX 4070 Ti Super (~1.8 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

Vollständigen Bericht öffnen →
16 GB · 672 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 566.32 GiB (608.08 GB) / 16 GiB (3540%)
Modellgewichte: 565.12 GiB KV-Cache & Zustand: 0.63 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
566.32 GiB
608.08 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
15.2 GiB
16 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-551.12 GiB
3540% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~1.8 tok/s
52B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~440 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~9309 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$545.68
Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · Mistral

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Multi-GPU erforderlich
—
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
4x B200 180GB
720GB · ~$160,000
Apple Unified Memory
Übersteigt 512 GB
—
Cloud ab
Vast.ai · $3.54 / Std.
8x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF) 
llama-server -hf unsloth/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM 
vllm serve mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~9309ms · ~1.8 tok/s)
[Mistral Large 4 (1T-A52B) · 566.32 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.

Geprüft am: 2026-11-05
Kauf-Amortisation
~0.7 Monate
Geschätzte Stromkosten: $6.06 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 8x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe) 640 GB $9.52 / Std. $1157.63 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) 640 GB $3.54 / Std. $429.98 / Monat Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) 640 GB $19.18 / Std. $2331.80 / Monat Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) 640 GB $19.18 / Std. $2331.80 / Monat Stündlich GPU starten ↗
DigitalOcean 8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) 1536 GB $20.72 / Std. $2519.55 / 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 4 (1T-A52B)

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
573.54 GiB
Modellgewichte: 565.12 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.28 GiB · Act: 1.14 GiB
Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1875.61 GiB
Modellgewichte: 1862.65 GiB · Gradienten + Optimizer: 11.44 GiB · Act: 1.52 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
7639.56 GiB
Modellgewichte: 1862.65 GiB · Gradienten + Optimizer: 5774.22 GiB · Act: 2.69 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 4070 Ti Super (16GB) reicht für Mistral Large 4 (1T-A52B) in 4-Bit (566.32 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 4 (1T-A52B) nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (1000B gesamt, 52B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.63 GiB auf 2.53 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.26 GiB (gesamt 566.96 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Mistral Large 4 (1T-A52B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 566 GiB, 8K: 566.32 GiB, 32K: 568.22 GiB, 128K: 575.82 GiB) 4K 566 GiB (KV 0.32 GiB) 8K 566.32 GiB (KV 0.63 GiB) 32K 568.22 GiB (KV 2.53 GiB) 128K 575.82 GiB (KV 10.13 GiB) RTX 4070 Ti Super (16GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Mistral Large 4 (1T-A52B) @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (RTX 4070 Ti Super) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) 1862.65 GiB 0.63 GiB 1863.85 GiB (2001.29 GB) ~0.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 989.53 GiB 0.63 GiB 990.73 GiB (1063.79 GB) ~1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 763.68 GiB 0.63 GiB 764.88 GiB (821.28 GB) ~1.3 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 662.66 GiB 0.63 GiB 663.86 GiB (712.81 GB) ~1.5 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) 565.12 GiB 0.63 GiB 566.32 GiB (608.08 GB) ~1.8 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 495.13 GiB 0.63 GiB 496.33 GiB (532.93 GB) ~2 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 455.5 GiB 0.63 GiB 456.7 GiB (490.38 GB) ~2.2 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 320.65 GiB 0.63 GiB 321.85 GiB (345.58 GB) ~3.1 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Multi-GPU erforderlich Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4070 Ti Super (16GB) Mistral Large 4 (1T-A52B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Mistral Large 4 (1T-A52B) insgesamt 566.32 GiB VRAM (565.12 GiB Gewichte + 0.63 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 15.2 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4070 Ti Super (~1.8 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Mistral Large 4 (1T-A52B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.53 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 568.22 GiB (610.12 GB dezimal) steigt.

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