¿Puedo ejecutar Mistral Nemo 12B?
Mistral Nemo 12B, de Mistral AI, necesita alrededor de 12 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 7.4 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~41 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Mistral Nemo 12B es el modelo al que recurres cuando un 8B se te queda corto pero aún quieres algo que entre en una sola GPU de consumo. Es un modelo de chat denso de 12.2B de Mistral AI, y con una cuantización de 4 bits ronda los 7.4 GB, así que encaja sin problemas en una tarjeta de 12 GB como una RTX 3060, dejando margen para el contexto. El mínimo para cargarlo se acerca a los 12 GB de RAM, por lo que va cómodo en un Mac con Apple Silicon de 16 GB o más, y se las arregla a duras penas en CPU si no tienes otra cosa.
En el día a día se comporta como un asistente general de buenos modales: estable para chatear, resumir y reescribir, sin esa irregularidad puntual que tienen los modelos más pequeños. En una RTX 3060 puedes esperar unos 41 tokens por segundo a 4 bits, y un Max de la serie M lo lleva hasta cerca de 47, ambos más rápidos de lo que lees. La ventana de contexto de 128K es real, pero no sale gratis: si la llenas por completo, la memoria total sube a unos 27.7 GB, muy por encima de lo que sostiene una sola tarjeta de 12 GB, así que mantén el contexto de trabajo moderado a menos que tengas una GPU de 24 GB o memoria unificada de sobra.
Frente a sus vecinos, Mistral Small 3.1 24B suele llevar ventaja en razonamiento más difícil y además añade visión, mientras que Gemma 3 12B es la alternativa de tamaño similar si quieres entrada de imágenes, algo que Nemo no ofrece. El rasgo que distingue a Nemo es su punto dulce: un 12B enfocado en chat que se mantiene en una sola GPU de gama común y se publica bajo Apache 2.0, así que puedes usarlo comercialmente y en producción sin ataduras. Si buscas un asistente de texto capaz que simplemente funcione en local y nunca plantee dudas de licencia, esta es una elección fácil.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.1 GB | 8 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 7.4 GB | 12 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.6 GB | 16 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 13.0 GB | 24 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 24.4 GB | 32 GB | Original |
Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →
Memoria necesaria según la longitud de contexto
| Contexto | Caché KV (est.) | Memoria total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.6 GB | ~8.0 GB |
| 8K tokens | ~1.3 GB | ~8.7 GB |
| 32K tokens | ~5.1 GB | ~12.5 GB |
| 128K tokens | ~20.3 GB | ~27.7 GB |
La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.
Velocidad estimada según el hardware
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~41 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~116 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~11 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~31 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~47 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~7 tok/s |
La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.
Ejecútalo en local
El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:
ollama run mistral-nemoFuentes y descargas
Ollama Library
Descarga y ejecuta el modelo con un solo comando.
ollama.comHugging Face
Pesos del modelo, archivos y detalles de la licencia.
huggingface.coRepositorio oficial en GitHub
Código fuente, releases e issues de Mistral AI.
github.comMistral AI — página oficial
Página oficial y documentación de Mistral AI.
mistral.ai