Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Magistral Small 2509 brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Magistral Small 2509
Vision
Mistral AI · 24B · Dense
Magistral Small 2509 ist ein 24B-Modell von Mistral AI mit 128K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 14,9 GB; mit 20 GB bleibt Luft für lange Chats.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 0,6 GB | 14,3 GB |
| 8K | 1,3 GB | 14,9 GB |
| 32K | 5 GB | 18,6 GB |
| 128K | 20 GB | 33,6 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Magistral Small 2509 bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Magistral Small 2509 lokal ausführen?
Kann ich Magistral Small 2509 lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 14,9 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht Magistral Small 2509?
Etwa 14,9 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 24,9 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.