Mistral Nemo 12Bは動く?
Mistral AIのMistral Nemo 12Bは、推奨の4bit量子化で約12 GBのRAMが必要です(ダウンロードは7.4 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~41 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Mistral Nemo 12B は、8B では少し物足りないが、コンシューマー向け GPU 1 枚に収めたいときに選びたいモデルです。Mistral AI による 12.2B の密結合チャットモデルで、4-bit 量子化なら約 7.4 GB に収まり、RTX 3060 のような 12 GB カードにコンテキスト用の余裕を残してきれいに載ります。ロードに必要な最小 RAM は 12 GB 前後なので、16 GB 以上の Apple Silicon Mac なら快適に動き、ほかに手段がなければ CPU でも何とか動かせます。
日常的に使うと、行儀のよい汎用アシスタントという印象です。チャット、要約、書き換えのいずれも安定しており、小型モデルにありがちな時折の不安定さがありません。RTX 3060 では 4-bit でおおむね 41 トークン/秒、M シリーズの Max なら約 47 トークン/秒が見込め、どちらも読む速度を上回ります。128K のコンテキストウィンドウは本物ですが、タダではありません。これを完全に埋めると合計メモリは約 27.7 GB まで増え、12 GB カード 1 枚の容量を大きく超えます。そのため、24 GB の GPU や潤沢なユニファイドメモリがない限り、作業コンテキストは控えめに保つのが無難です。
近隣のモデルと比べると、Mistral Small 3.1 24B は難しい推論で総じて優勢で、さらに画像入力に対応します。Gemma 3 12B は同等サイズの選択肢で、Nemo が備えない画像入力が欲しい場合の候補になります。Nemo の際立った長所はそのスイートスポットです。チャット特化の 12B でありながら主流の GPU 1 枚に収まり、Apache 2.0 で配布されているため、商用利用も本番環境での利用も制約なく行えます。ローカルで素直に動き、ライセンスの心配が一切ない有能なテキストアシスタントが欲しいなら、これは手堅い選択です。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.1 GB | 8 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 7.4 GB | 12 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.6 GB | 16 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 13.0 GB | 24 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 24.4 GB | 32 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.6 GB | ~8.0 GB |
| 8K トークン | ~1.3 GB | ~8.7 GB |
| 32K トークン | ~5.1 GB | ~12.5 GB |
| 128K トークン | ~20.3 GB | ~27.7 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| 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 |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます:
ollama run mistral-nemo