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Mistral Small 4 119B

MoEVision

Mistral AIMistral AI · 119,4B (6,5B actifs) · Mélange d'experts

Mistral Small 4 119B est un modèle de 119,4B de Mistral AI avec un contexte de 256K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 68,1 Go ; 87 Go laissent de la marge pour les longues conversations.

Hugging Face GGUF

Mélange d'experts

Paramètres: 119,4B · Actifs: 6,5B

Les 119,4B paramètres sont chargés en mémoire, mais seuls 6,5B travaillent sur chaque token : il tourne à la vitesse d'un modèle bien plus petit.

Options de quantification

Quant.MémoireSur votre matériel
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Mémoire selon le contexte

En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.

ContexteCache de contexteTotal
4K0,1 GB68 GB
8K0,2 GB68,1 GB
32K0,7 GB68,7 GB
128K2,8 GB70,8 GB
256K5,6 GB73,6 GB

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

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

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin

Puis-je faire tourner Mistral Small 4 119B en local ?

Puis-je faire tourner Mistral Small 4 119B en local ?

Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 68,1 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.

De combien de mémoire Mistral Small 4 119B a-t-il besoin ?

Environ 68,1 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 118,3 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.