01O que ele sabe fazer
- Primeiro modelo aberto de raciocínio da Mistral
- Apache 2.0
- AIME24 70.7%
- —Verboso no modo thinking
- —Contexto recomendado: no máximo 40k
05Instalar
Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.
02Memória necessária
Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.
Qual hardware usar para Magistral Small 24B?
Para executar Magistral Small 24B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 14 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.
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Em deslocamento: Magistral Small 24B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →
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03Velocidade estimada
Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.
04Benchmarks públicos
Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.