Kann ich Magistral Small 1.2 lokal ausführen?
Magistral Small 1.2 von Mistral AI benötigt bei der empfohlenen 4-Bit-Quantisierung rund 24 GB RAM (14.6 GB Download). Ihre Hardware wird unten geprüft — sofort, und nichts verlässt Ihren Browser. Rechnen Sie mit rund ~24 tok/s auf einem Apple M-series Max.
Hardware-Signale werden ausgelesen…
Technische Daten
Größe nach Quantisierung
| Quantisierung | Bits/Gewicht | Download | Min. RAM | Qualität |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 10.1 GB | 16 GB | Spürbarer Verlust |
| Q4_K_MEmpfohlen | 4.85 | 14.6 GB | 24 GB | Empfohlen |
| Q5_K_M | 5.65 | 17.0 GB | 24 GB | Hoch |
| Q8_0 | 8.5 | 25.5 GB | 48 GB | Nahezu Original |
| F16 | 16 | 48.0 GB | 64 GB | Original |
Die Größen sind Schätzungen aus Parameterzahl × Bits pro Gewicht; echte GGUF-Builds weichen leicht ab. · Daten aktualisiert: 2026-06-11 · So berechnen wir diese Zahlen →
Speicherbedarf nach Kontextlänge
| Kontext | KV-Cache (geschätzt) | Gesamtspeicher (Q4) |
|---|---|---|
| 4K Token | ~0.9 GB | ~15.5 GB |
| 8K Token | ~1.7 GB | ~16.3 GB |
| 32K Token | ~6.9 GB | ~21.5 GB |
| 128K Token | ~27.5 GB | ~42.1 GB |
Der KV-Cache wächst mit der Kontextlänge — ein Modell, das bei 4K passt, kann bei 32K an die Speichergrenze stoßen. Die Schätzungen gehen von einem FP16-Cache mit Grouped-Query-Attention aus; der tatsächliche Verbrauch variiert je nach Runtime.
Geschätzte Geschwindigkeit nach Hardware
| Hardware | Bandbreite | ~Geschwindigkeit |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Passt nicht in den VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~59 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~6 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~24 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~4 tok/s |
Die Token-Generierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt: tok/s ≈ Bandbreite × 0,85 ÷ Modellgröße bei Q4. Reale Werte variieren je nach Runtime und Kontextlänge.