Mistral Small 3.2 24B auf Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Mistral Small 3.2 24B (24.01B gesamt, 24.01B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 13.35 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 15.16 GiB gesamt bei 8K Kontext und 18.91 GiB bei 32K auf Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (~68.6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell24.01B / 24.01B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 13.35 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

64 GB · 1600 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 15.16 GiB (16.28 GB) / 64 GiB (24%)

Modellgewichte: 13.35 GiB KV-Cache & Zustand: 1.25 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

15.16 GiB

16.28 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+45.64 GiB

24% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~68.6 tok/s

24.01B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~2772 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~1478 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.77

Dichte GQA-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3090 (24GB)

~$750

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1478ms · ~68.6 tok/s)

[Mistral Small 3.2 24B · 15.16 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: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / 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 Small 3.2 24B

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

17.82 GiB

Modellgewichte: 13.35 GiB · Gradienten + Optimizer: 3.36 GiB · Act: 1.11 GiB

Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

51.48 GiB

Modellgewichte: 44.72 GiB · Gradienten + Optimizer: 5.28 GiB · Act: 1.48 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

185.95 GiB

Modellgewichte: 44.72 GiB · Gradienten + Optimizer: 138.63 GiB · Act: 2.6 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB physisch, 60.8 GiB nutzbar) führt Mistral Small 3.2 24B in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 15.16 GiB und 45.64 GiB Reserve stabil aus (~68.6 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

Mistral Small 3.2 24B nutzt Dichte GQA-Attention (24.01B gesamt, 24.01B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.25 GiB auf 5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 2.5 GiB (gesamt 16.41 GiB).

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

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — Mistral Small 3.2 24B @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯))	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	44.72 GiB	1.25 GiB	46.53 GiB (49.96 GB)	~21.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	23.33 GiB	1.25 GiB	25.14 GiB (26.99 GB)	~40.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	18.02 GiB	1.25 GiB	19.83 GiB (21.29 GB)	~51.9 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	15.61 GiB	1.25 GiB	17.42 GiB (18.7 GB)	~59.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	13.35 GiB	1.25 GiB	15.16 GiB (16.28 GB)	~68.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	11.9 GiB	1.25 GiB	13.71 GiB (14.72 GB)	~76.3 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	10.69 GiB	1.25 GiB	12.5 GiB (13.42 GB)	~84.1 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	8.65 GiB	1.25 GiB	10.46 GiB (11.23 GB)	~101.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB) Mistral Small 3.2 24B ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt Mistral Small 3.2 24B insgesamt 15.16 GiB VRAM (13.35 GiB Gewichte + 1.25 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (~68.6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt Mistral Small 3.2 24B bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 18.91 GiB (20.3 GB dezimal) steigt.

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