Mistral Family — lokalny model AI od Mistral AI

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 28 stycznia 2025

Model zastąpiony. Mistral Family został zastąpiony przez Mistral Small 4. Tę stronę zostawiamy dla odniesienia; nowsza rodzina jest lepszym punktem wyjścia. Zobacz Mistral Small 4 →

Europejski lider otwartej AI. Znany z wydajności i modelu Nemo we współpracy z NVIDIA. Modele Mistral to gotowe do produkcji, niezawodne narzędzia pracy.

Mistral

Warianty

Najmniejszy wariant Mistral Family potrzebuje około 8 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

Model	VRAM przy Q4	VRAM	Kontekst	Uruchom
Mistral Small 3 (24B) → 24B		~15.3 GB	32,000	`ollama run mistral-small`
Mistral NeMo 12B → 12B		~8 GB	128,000	`ollama run mistral-nemo`

Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.

Jak uruchomić Mistral Family lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

$ollama run mistral-small

Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.

Download Mistral Family — GGUF Quantizations

Pick a quantization and open it in LM Studio, Ollama, or Jan, or download the raw .gguf file directly. Quant list and sizes resolved from Hugging Face.

Mistral NeMo 12B — GGUF quants · bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Quant	Size	Download (.gguf)
Q3_K_M	5.12 GB (est.)	Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q3_K_M.gguf
Q4_K_M	7.25 GB (est.)	Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf
Q5_K_M	8.51 GB (est.)	Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q5_K_M.gguf
Q6_K	9.84 GB (est.)	Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q6_K.gguf
Q8_0	12.75 GB (est.)	Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q8_0.gguf

Download in LM Studio: lms get bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF

Want this model on your phone? You can run it on your desktop with LM Studio and chat from your iPhone or iPad over an encrypted link — see Run LM Studio Models on Your Phone (LM Link).

Licencja

Apache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Dotyczy: Mistral Small 3 (24B), Mistral NeMo 12B

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Mistral Family lokalnie (min. 8 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Intel Arc B570 10GB

10 GB VRAM · 150 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Czy uruchomię Mistral Family na moim GPU?

Mistral Family — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Mistral Family need?

Mistral Family needs about 8 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Mistral Small 3 (24B) (15 GB, Q4_K_M); Mistral NeMo 12B (8 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Mistral Family on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Mistral Family runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for Mistral Family?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Mistral Family in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Mistral Family with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run mistral-small. This downloads Mistral Family and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Oficjalne linki

Mistral