Alternativas más pequeñas
Modelos que necesitan menos memoria que Mistral Small 4 119B y puntúan casi igual o mejor.
Mistral Small 4 119B
MoEVisión
Mistral AI · 119,4B (6,5B activos) · Mezcla de expertos
Mistral Small 4 119B es un modelo de 119,4B de Mistral AI con un contexto de 256K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 68,1 GB; con 87 GB tienes margen para conversaciones largas.
Mezcla de expertos
Parámetros: 119,4B · Activos: 6,5B
Los 119,4B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 6,5B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.
Opciones de cuantización
| Cuant. | Bits | Memoria | Calidad | En tu hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Peor, se nota | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Algo de pérdida | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Buena | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Buena | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Casi original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Casi original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Memoria según el contexto
En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.
| Contexto | Caché de contexto | Total |
|---|---|---|
| 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 |
Siguiente paso
Compáralo con
Modelos puntuados de tamaño parecido, lado a lado en tu dispositivo.
El hardware mínimo donde va bien
Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a Mistral Small 4 119B nota A o S en Q4_K_M.
¿Puedo ejecutar Mistral Small 4 119B en local?
¿Puedo ejecutar Mistral Small 4 119B en local?
Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 68,1 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 Mistral Small 4 119B?
Unos 68,1 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 118,3 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.