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Magistral Small 2509

Visión

Mistral AIMistral AI · 24B · Denso

Magistral Small 2509 es un modelo de 24B de Mistral AI con un contexto de 128K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 14,9 GB; con 20 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K0,6 GB14,3 GB
8K1,3 GB14,9 GB
32K5 GB18,6 GB
128K20 GB33,6 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

¿Puedo ejecutar Magistral Small 2509 en local?

¿Puedo ejecutar Magistral Small 2509 en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 14,9 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Magistral Small 2509?

Unos 14,9 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 24,9 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.