Mistral Small 4 119B-A6.5B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Unifies Mistral's reasoning, multimodal, and agentic-coding lines into one MoE checkpoint. 128 experts, 4 active per token (~6.5B active). At Q4_K_M it fits a single 24GB consumer GPU (RTX 4090/A10); FP8 and higher precision need 48GB+ workstation cards. 256K context, Apache 2.0.
Mistral Small 4 119B-A6.5B 在 Q4_K_M 下约需 73 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销：该模型架构未公开，因此未计入 KV 缓存。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 39.9 GB | ~11 tok/s | 需卸载 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 51.5 GB | ~9 tok/s | 需卸载 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 72.6 GB | — | 放不下 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 85.1 GB | — | 放不下 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 98.4 GB | — | 放不下 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 127.2 GB | — | 放不下 | |
| F16 16.00 bpw | 238.8 GB | — | 放不下 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. Mistral Small 4 119B-A6.5B 显存计算器 →
运行 Mistral Small 4 119B-A6.5B
目录中能运行 Mistral Small 4 119B-A6.5B 的最便宜 GPU 是 AMD Ryzen AI Max+ 395 (128 GB).
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如何运行 Mistral Small 4 119B-A6.5B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run mistral-small规格
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- 参数量
- 119 Billion (~6.5B active)
- 上下文窗口
- 256,000
- 架构
- Mixture-of-Experts (128 experts, 4 active)
- 提供商
- Mistral AI
- 许可证
- Apache 2.0
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 32 GB
- 记录更新于
- 2026-03-16
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
我的 GPU 能运行 Mistral Small 4 119B-A6.5B 吗？
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Mistral Small 4 119B-A6.5B — 常见问题
How much VRAM does Mistral Small 4 119B-A6.5B need?
About 73 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Mistral Small 4 119B-A6.5B run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. Mistral Small 4 119B-A6.5B needs about 73 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run Mistral Small 4 119B-A6.5B locally?
Install Ollama and run `ollama run mistral-small`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.