Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Mistral Small 4 119B brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Mistral Small 4 119B
MoEVision
Mistral AI · 119,4B (6,5B aktiv) · Mixture of Experts
Mistral Small 4 119B ist ein 119,4B-Modell von Mistral AI mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 68,1 GB; mit 87 GB bleibt Luft für lange Chats.
Mixture of Experts
Parameter: 119,4B · Aktiv: 6,5B
Alle 119,4B Parameter liegen im Speicher, aber nur 6,5B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.
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 | 0,1 GB | 68 GB |
| 8K | 0,2 GB | 68,1 GB |
| 32K | 0,7 GB | 68,7 GB |
| 128K | 2,8 GB | 70,8 GB |
| 256K | 5,6 GB | 73,6 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 Mistral Small 4 119B bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Mistral Small 4 119B lokal ausführen?
Kann ich Mistral Small 4 119B lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 68,1 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 Mistral Small 4 119B?
Etwa 68,1 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 118,3 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.