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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.1 GB | 8 GB | Perda perceptível |
| 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 | Quase original |
| F16 | 16 | 24.4 GB | 32 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
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-nemoFontes e downloads
Ollama Library
Baixe e rode o modelo com um único comando.
ollama.comHugging Face
Pesos do modelo, arquivos e detalhes da licença.
huggingface.coRepositório oficial no GitHub
Código-fonte, releases e issues de Mistral AI.
github.comMistral AI — página oficial
Página oficial e documentação da Mistral AI.
mistral.ai