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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 10.1 GB | 16 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 14.6 GB | 24 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 17.0 GB | 24 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 25.5 GB | 48 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 48.0 GB | 64 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 | ~0.9 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Não cabe na VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~59 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~6 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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-small3.1Fontes 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