Alternatives plus légères
Des modèles qui demandent moins de mémoire que Magistral Small 2506 et obtiennent un score proche ou meilleur.
Mistral AI · 23,6B · Dense
Magistral Small 2506 est un modèle de 23,6B de Mistral AI avec un contexte de 40K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 14,9 Go ; 20 Go laissent de la marge pour les longues conversations.
| Quant. | Bits | Mémoire | Qualité | Sur votre matériel |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Nettement moins bon | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Légère perte | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Bonne | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Bonne | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Quasi originale | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Quasi originale | … |
| F16 | 16 | — | Originale | … |
En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.
| Contexte | Cache de contexte | Total |
|---|---|---|
| 4K | 0,6 GB | 14,3 GB |
| 8K | 1,3 GB | 14,9 GB |
| 32K | 5 GB | 18,6 GB |
Des modèles qui demandent moins de mémoire que Magistral Small 2506 et obtiennent un score proche ou meilleur.
Des modèles notés de taille proche, côte à côte sur votre appareil.
Les appareils de bureau avec le moins de mémoire qui donnent à Magistral Small 2506 la note A ou S en Q4_K_M.
Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 14,9 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.
Environ 14,9 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 24,9 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.
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