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Posso rodar o Mistral Nemo 12B?

O Mistral Nemo 12B, da Mistral AI, precisa de cerca de 12 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 7.4 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~41 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Mistral Nemo 12B é o modelo que você escolhe quando um 8B parece curto demais, mas você ainda quer algo que caiba em uma única GPU de consumidor. É um modelo de chat denso de 12.2B da Mistral AI e, num quant de 4 bits, fica em torno de 7.4 GB, o que se encaixa direitinho numa placa de 12 GB como a RTX 3060, ainda sobrando espaço para o contexto. O mínimo para carregá-lo gira perto de 12 GB de RAM, então ele roda confortável num Mac com Apple Silicon de 16 GB ou mais, e ainda se arrasta na CPU se você não tiver outra opção.

No dia a dia ele parece um assistente geral bem-comportado: constante para chat, resumos e reescrita, sem aquela instabilidade ocasional dos modelos menores. Numa RTX 3060 dá para esperar cerca de 41 tokens por segundo em 4 bits, e um M-series Max leva isso para uns 47, ambos mais rápidos do que você lê. A janela de contexto de 128K é real, mas não sai de graça: preencha-a por completo e a memória total sobe para perto de 27.7 GB, bem além do que uma única placa de 12 GB comporta, então mantenha o contexto de trabalho modesto a menos que tenha uma GPU de 24 GB ou bastante memória unificada.

Comparado aos vizinhos, o Mistral Small 3.1 24B costuma levar vantagem em raciocínio mais difícil e ainda adiciona visão, enquanto o Gemma 3 12B é a alternativa de tamanho parecido caso você queira entrada de imagem, que o Nemo não oferece. O grande trunfo do Nemo é o ponto de equilíbrio: um 12B focado em chat que permanece numa GPU comum e vem sob licença Apache 2.0, então você pode usá-lo comercialmente e em produção sem amarras. Se você quer um assistente de texto competente que simplesmente funciona localmente e nunca levanta dúvidas de licenciamento, esta é uma escolha fácil.

Especificações

Parâmetros12.2B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorMistral AI
LicençaApache 2.0
Lançamento2024-07
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.355.1 GB8 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.857.4 GB12 GBRecomendada
Q5_K_M5.658.6 GB16 GBAlta
Q8_08.513.0 GB24 GBQuase original
F161624.4 GB32 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória 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

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~41 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~116 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~11 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~31 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~47 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~7 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run mistral-nemo

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Mistral Nemo 12B — Posso rodar localmente?