收录显卡45价格追踪8 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据6,955 条24h 降价最多Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 涨价最多GeForce RTX 5070 Ti+21.0%更新于

Mistral 7B v0.3 如何本地部署?

Mistral 7B v0.3 是 7.3B 参数的稠密模型。Q4 量化最低需要 7GB 显存,8K 上下文下推荐 8GB。当前最便宜能跑的显卡是 Tesla V100 16GB,约 ¥880,预估 122.7 tokens/s。

Mistral 7B v0.3 版本信息

发布日期2024年5月22日
小版本
许可证Apache-2.0
架构稠密
Ollama 标签mistral:7b
Q4 最低显存7 GB · Q4_K_M · 8K
参数量7.3B
层数32
隐藏维度4,096
KV 头8
头维度128
上下文上限32K
厂商Mistral AI

Mistral 7B v0.3 本地部署需要多少显存?

量化权重体积GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
1-bit1.8GGUF3.76.7
2-bit2.5GGUF4.77.7
3-bit3.8GGUF5.58.5
4-bit4.4GGUF69
5-bit5.1GGUF6.99.9
8-bit7.7GGUF9.512.5
FP1614.216.219.2

总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 32K 上下文上限的档位写「—」。各档取仓库里该比特数的任一文件,优先 unsloth 动态量化,所以同一档不同模型对应的文件名可能不同。

什么显卡能跑 Mistral 7B v0.3?

闲鱼
设备显存GB预估 t/s建议上下文
Tesla V100 16GB16¥88013 条挂单122.732K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥2,6003 条挂单86.632K
Instinct MI50 32GB32¥2,7254 条挂单101.532K
Radeon RX 6950 XT16¥2,99913 条挂单59.232K
Radeon RX 7800 XT16¥3,10011 条挂单63.932K
Tesla V100 32GB32¥3,20011 条挂单122.732K
Radeon RX 7900 XT20¥4,29916 条挂单80.832K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥4,6884 条挂单64.232K
Arc Pro B6024¥5,27510 条挂单42.832K
Radeon RX 7900 XTX24¥5,80017 条挂单95.732K
Radeon RX 9070 XT16¥6,10012 条挂单65.532K
GeForce RTX 507012¥6,17510 条挂单93.932K
GeForce RTX 408016¥7,7509 条挂单99.732K
GeForce RTX 309024¥8,10015 条挂单127.132K
Arc Pro B7032¥9,8506 条挂单56.432K
GeForce RTX 5070 Ti16¥9,8993 条挂单122.232K
Radeon AI PRO R970032¥11,0508 条挂单65.532K
CMP 170HX 40GB40¥11,3004 条挂单198.332K
Radeon PRO W780032¥12,4003 条挂单59.232K
GeForce RTX 508016¥12,45012 条挂单13032K
CMP 170HX 64GB64¥14,0508 条挂单191.132K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥15,65018 条挂单93.932K
Instinct MI21064¥18,50012 条挂单154.932K
Radeon PRO W790048¥22,0005 条挂单86.832K
GeForce RTX 409024¥23,50016 条挂单135.832K
GeForce RTX 5090 D V224¥23,90014 条挂单174.732K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥25,85016 条挂单122.232K
GeForce RTX 4090 48GB48¥26,6003 条挂单135.832K
A100 40GB PCIe40¥30,9504 条挂单197.832K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥32,20013 条挂单61.632K
DGX Spark 128GB128¥32,50031 条挂单39.932K
GeForce RTX 5090 D32¥32,90013 条挂单222.632K
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥35,4004 条挂单61.632K
Mac Studio M5 Max 128GB128¥39,5506 条挂单68.932K
GeForce RTX 509032¥43,80013 条挂单222.632K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥46,80015 条挂单174.732K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥54,8007 条挂单68.932K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥65,00017 条挂单174.732K
RTX PRO 6000D84¥68,00017 条挂单199.232K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥123,9006 条挂单222.632K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥129,9006 条挂单90.232K
Arc Pro B6532暂无挂单56.432K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32暂无挂单102.232K
Instinct MI10032暂无挂单119.932K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暂无挂单2732K

判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 Mistral 7B v0.3

Ollama

Ollama 一条命令拉起,量化档位由官方标签决定。

ollama run mistral:7b
llama.cpp

llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。

llama-server -hf bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

常见问题

Mistral 7B v0.3 需要多少显存?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Mistral 7B v0.3 约需 7GB 显存,留到 8GB 更稳。

哪张显卡最便宜能跑 Mistral 7B v0.3?

Tesla V100 16GB,16GB 显存,当前中位价约 ¥880,预估 122.7 tokens/s。

Mistral 7B v0.3 能用 Ollama 跑吗?

能,命令是 ollama run mistral:7b。