Família Mistral · 24B de parâmetros★ Feito na França

Mistral Small 3.2 24B

Atualização de junho de 2025 do Small 3.1. Metade das gerações infinitas, chamada de funções aprimorada.

🇫🇷 Mistral AI·Licença Apache 2.0·Contexto 125k tokens·Data de lançamento junho de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Metade das gerações infinitas em comparação com a versão 3.1
  • Chamada de função aprimorada
  • Visão
  • Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —Requer uma versão recente do Ollama
Arquitetura
Denso 24B · visão · tokenizer Tekken
Treinamento
Atualização menor do Small 3.1 (2503).
Ideal para
Chat avançadoVisãoAgentes

04Instalar

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.

$ollama run mistral-small3.2:24b
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

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.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
14 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
17 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
26 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
48 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 24 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Mistral Small 3.2 24B?

Para executar Mistral Small 3.2 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.

Oferta atual: RTX 5070 Ti 16 GB
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Em deslocamento: Mistral Small 3.2 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.

Categoria de entrada
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~15t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~40t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900