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Posso rodar o Mistral Small 3.1 24B?

O Mistral Small 3.1 24B, da Mistral AI, precisa de cerca de 24 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 14.6 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~24 tok/s em um Apple M-series Max.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Mistral Small 3.1 24B é o modelo para quando um modelo de 8B começa a decepcionar nos prompts mais difíceis, mas você ainda não quer subir para um de 70B. É um modelo de chat e visão de 24B, ou seja, lê imagens tão bem quanto texto, e vem sob licença Apache 2.0, o que significa que você pode usá-lo comercialmente e em produção sem amarras. A pegada é o porém: em quantização de 4-bit ele fica em torno de 14.6 GB, e você precisa de mais ou menos 24 GB de memória para rodá-lo com folga. Isso descarta uma placa de 12 GB como a RTX 3060, onde ele simplesmente não cabe, e aponta para uma GPU de 24 GB ou um Mac com Apple Silicon com bastante memória unificada.

Numa placa de 24 GB como a RTX 4090 ele anda a cerca de 59 tokens por segundo em 4-bit, mais rápido do que você lê e genuinamente ágil para um modelo desse tamanho. Num M-series Max você fica mais perto de 24 tokens por segundo, ainda perfeitamente usável para chat interativo. Só na CPU, com DDR5, cai para cerca de 4 tokens por segundo: tranquilo para uma tarefa em lote durante a noite, mas não para ficar esperando na frente da tela. A janela de contexto de 128K é real, porém cara: encha-a por completo e a memória total sobe para cerca de 42.1 GB, bem acima do que o modelo precisa em contexto curto, então mantenha o contexto de trabalho enxuto a menos que tenha sobra de memória.

Dentro da própria família, ele é o peso-pesado: o Mistral Nemo 12B é a escolha mais leve e rápida se você estiver limitado de memória, e o Mistral 7B é a opção mínima, mas nenhum dos dois alcança o Small 3.1 em raciocínio mais difícil ou em seguir instruções. O Gemma 4 26B A4B é o rival mais próximo em capacidade bruta e soma força em código e raciocínio, então compare os dois se essas tarefas forem as que mais importam para você. O traço de destaque do Small 3.1 é a combinação que raramente vem junta: visão nativa, contexto longo e uma licença Apache 2.0 totalmente permissiva, o que o torna um dos modelos capazes mais fáceis de colocar de fato em um produto.

Especificações

Parâmetros24B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorMistral AI
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-03
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.3510.1 GB16 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.8514.6 GB24 GBRecomendada
Q5_K_M5.6517.0 GB24 GBAlta
Q8_08.525.5 GB48 GBQuase original
F161648.0 GB64 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~0.9 GB~15.5 GB
8K tokens~1.7 GB~16.3 GB
32K tokens~6.9 GB~21.5 GB
128K tokens~27.5 GB~42.1 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/sNão cabe na VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~59 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~6 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~16 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~24 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~4 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-small3.1

Perguntas frequentes