¿Qué hace falta para este LLM?

Elige el modelo que quieres servir. Lo dimensionamos a partir del checkpoint publicado y listamos las configuraciones más baratas que puedes alquilar hoy y que lo albergan, con la tarifa bajo demanda y serverless de cada una.

1 · Elige un modelo

Modelo
Precisión
Contexto

2 · Qué necesita

Mistral Small 3.2 24B con 16 bits

58 GB de VRAM

con contexto corto: medido a partir del checkpoint publicado, no estimado desde el número de parámetros.

Pesos del modelo
48 GB
Caché KVincluida en la sobrecarga
Sobrecarga de ejecución20 % de los pesos
9,6 GB

Sobre este modelo

Mistral Small 3.2 24BMistral AI
Parámetros
24B
Publicado en
16 bits
Pesos medidos
48 GB
Checkpoint de origenmistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

3 · Dónde ejecutarlo

Configuraciones reservables

Las más baratas primero, comprobadas contra 98 tipos de GPU con capacidad reservable en vivo.

ConfiguraciónVRAM totalBajo demandaServerlessDetalles de la GPU
5× NVIDIA RTX 3060
60 GB
2,4 GB libres
0,26 €/h
0,05 €/GPU-h
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4× NVIDIA Tesla V100 16GB
64 GB
6,4 GB libres
0,28 €/h
0,07 €/GPU-h
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2× NVIDIA Tesla V100 32GB
64 GB
6,4 GB libres
0,29 €/h
0,15 €/GPU-h
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7× NVIDIA GTX 1070Ajustado
56 GB
1,6 GB por debajo del margen
0,30 €/h
0,04 €/GPU-h
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4× NVIDIA RTX 4070 Ti Super
64 GB
6,4 GB libres
0,31 €/h
0,08 €/GPU-h
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4× NVIDIA RTX 5060 Ti
64 GB
6,4 GB libres
0,31 €/h
0,08 €/GPU-h
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4× NVIDIA Tesla P100
64 GB
6,4 GB libres
0,31 €/h
0,08 €/GPU-h
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7× NVIDIA Titan Xp
84 GB
26 GB libres
0,36 €/h
0,05 €/GPU-h
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Mostrando las 8 más baratas. Pesos del modelo más un 20 % de sobrecarga de ejecución, a partir de tamaños de checkpoint medidos; una longitud de contexto declarada añade su caché KV. Cada precio es la tarifa reservable más barata para ese tamaño exacto de instancia, para la configuración completa: el más barato de los dos se resalta y ordena la tabla. Una cifra ×N es la VRAM total de N tarjetas y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión.

Cómo se calcula

Los tamaños de los pesos se miden sobre los archivos reales del checkpoint en Hugging Face, nunca se derivan del número de parámetros, que falla con los lanzamientos cuantizados. Sobre los pesos asumimos un 20 % para activaciones, contexto CUDA y holgura del asignador. Declarar una longitud de contexto añade su caché KV de forma explícita, calculada solo para arquitecturas cuya forma de caché indica la configuración sin ambigüedad.

Una configuración que alberga los pesos y la caché pero no ese margen completo se marca como ajustada en lugar de ocultarse: cargará, e incluso puede funcionar con lote de tamaño uno, pero es previsible que falle bajo carga.

Los precios son la tarifa reservable más barata para ese tamaño exacto de instancia, actualizada con el resto del catálogo.

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