Mistral Family — Mistral AI 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
欧洲开源AI的领军者。以高效率和与NVIDIA合作的Nemo模型闻名。Mistral模型是生产就绪的主力工作模型。
变体
Mistral Family 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 8 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 Mistral Family
安装 Ollama，然后拉取标签。
ollama run mistral-small在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
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).
许可证
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
适用于: Mistral Small 3 (24B), Mistral NeMo 12B推荐 GPU
目录中能在本地运行 Mistral Family（至少 8 GB 显存）的最便宜 GPU 是 Intel Arc B570 (10 GB).
我的 GPU 能运行 Mistral Family 吗？
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Mistral Family — 常见问题
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.