Mistral-7B-Instruct-v0.1

语言 Mistral AI 部分核实
  • 输出 输出模态: 文本
  • 开放权重

价格

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Cloudflare Workers AI(在新标签页打开) 全球 · USD @cf/mistral/mistral-7b-instruct-v0.1
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 $0.11$0.19

价格来源 Cloudflare Workers AI pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月1日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
mistral
模型 ID

Mistral AI 的页面未说明:最长输入, 输入模态, 推理, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 工具调用, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
  • 参数 7.2B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 32
  • 每 token 的 KV 缓存 128 KB
  • 配置位置数 32K (config.json max_position_embeddings)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 32–49 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 15.2 GB (权重 13.5(官方文件) + KV 缓存 1.0 + 开销 0.7)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
32–49 tok/s
最长上下文
32K (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.23–0.35 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方13.5 GB≈ 15.2流畅 32–49 tok/s32K
Q8_07.2 GB≈ 8.7流畅 57–86 tok/s32K
FP86.7 GB≈ 8.2流畅 61–91 tok/s32K
Q6_K5.5 GB≈ 7.0流畅 72–108 tok/s32K
Q5_K_M4.8 GB≈ 6.3流畅 81–121 tok/s32K
Q5_04.6 GB≈ 6.1流畅 83–125 tok/s32K
Q4_K_M4.1 GB≈ 5.6流畅 92–138 tok/s32K
Q4_03.8 GB≈ 5.3流畅 98–147 tok/s32K
IQ4_XS3.6 GB≈ 5.1流畅 102–154 tok/s32K
Q3_K_M质量下降明显3.3 GB≈ 4.8流畅 109–164 tok/s32K
IQ3_XXS质量下降明显2.6 GB≈ 4.1流畅 131–197 tok/s32K
Q2_K质量下降明显2.5 GB≈ 4.0流畅 133–200 tok/s32K
IQ2_XXS质量下降明显1.7 GB≈ 3.2流畅 172–257 tok/s32K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 109.4 GB你的配置放不下
LoRA≈ 15.2 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 5.5 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

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来源

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