Mistral Large 2 123B en Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
Mistral Large 2 123B (122.6B total, 122.6B activos, GQA Denso) requiere 69.86 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 73.19 GiB totales a 8K de contexto y 81.44 GiB a 32K en Radeon RX 7900 XTX 24GB (~1 tok/s).
Supera la Memoria GPU Disponible
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
73.19 GiB
78.59 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
-50.39 GiB
305% utilización
Velocidad Decode Est.
~1 tok/s
122.6B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~261 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~15703 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$464.72
GQA Denso · Mistral
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $1.67 / h
1x RTX PRO 6000 Blackwell
Comandos de Lanzamiento para Producción
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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~15703ms · ~1 tok/s)
[Mistral Large 2 123B · 73.19 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~44.1 meses
Electricidad local est.: $12.77 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX PRO 6000 Blackwell (Nube Comunitaria) | 96 GB | $1.69 / h | $205.50 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX PRO 6000 Blackwell (Host Verificado) | 96 GB | $1.67 / h | $203.44 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 2x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 96 GB | $3.34 / h | $406.39 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 2x L40S 48GB (Instancia Dedicada) | 96 GB | $3.34 / h | $406.39 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 192 GB | $2.59 / h | $314.94 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Mistral Large 2 123B
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
88.35 GiB
Pesos del Modelo: 69.86 GiB · Gradientes + Optimizador: 17.16 GiB · Act: 1.33 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
257.13 GiB
Pesos del Modelo: 228.36 GiB · Gradientes + Optimizador: 26.97 GiB · Act: 1.8 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
939.45 GiB
Pesos del Modelo: 228.36 GiB · Gradientes + Optimizador: 707.92 GiB · Act: 3.17 GiB
GPU Recomendada: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB) no alcanza para cargar Mistral Large 2 123B en 4 bits (73.19 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.
Ajuste de KV Cache y Motor
Mistral Large 2 123B utiliza topología GQA Denso (122.6B totales, 122.6B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2.75 GiB a 11 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 5.5 GiB en 32K (total 75.94 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Mistral Large 2 123B @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (Radeon RX 7900 XTX 24GB) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 228.36 GiB | 2.75 GiB | 231.69 GiB (248.78 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 121.32 GiB | 2.75 GiB | 124.65 GiB (133.84 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 93.63 GiB | 2.75 GiB | 96.96 GiB (104.11 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 81.54 GiB | 2.75 GiB | 84.87 GiB (91.13 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 69.86 GiB | 2.75 GiB | 73.19 GiB (78.59 GB) | ~1 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 61.13 GiB | 2.75 GiB | 64.46 GiB (69.21 GB) | ~1.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 56.21 GiB | 2.75 GiB | 59.54 GiB (63.93 GB) | ~1.4 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 39.91 GiB | 2.75 GiB | 43.24 GiB (46.43 GB) | ~2.6 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | A40 48GB (48GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB) ejecutar Mistral Large 2 123B?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Mistral Large 2 123B requiere 73.19 GiB de VRAM total (69.86 GiB pesos + 2.75 GiB caché KV + 0.58 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en Radeon RX 7900 XTX 24GB, alcanzando ~1 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita Mistral Large 2 123B con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 11 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 81.44 GiB (87.45 GB decimales).
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