← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Mistral Nemo 12B?

Модели Mistral Nemo 12B от Mistral AI нужно около 12 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 7.4 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~41 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Mistral Nemo 12B — это модель, к которой стоит обратиться, когда 8B уже не хватает, но хочется уложиться в одну потребительскую видеокарту. Это плотная (dense) чат-модель от Mistral AI на 12.2B параметров; в 4-битной квантизации она сжимается примерно до 7.4 GB и спокойно помещается на карту вроде RTX 3060 с 12 GB, оставляя запас под контекст. Для загрузки нужно от 12 GB RAM, так что на Mac с Apple Silicon и 16 GB или больше она работает комфортно; на одном CPU тоже пойдёт, хоть и через силу, если других вариантов нет.

В повседневной работе ощущается как вежливый, уравновешенный ассистент общего назначения: стабилен в диалоге, суммаризации и переписывании текста — без той случайной непоследовательности, к которой привыкаешь у моделей поменьше. На RTX 3060 в 4-битном режиме ждите около 41 tok/s, а M-серии Max выжимает порядка 47 — и то и другое быстрее, чем вы успеваете читать. Окно контекста на 128K реальное, но не бесплатное: при полном заполнении общий объём памяти подскакивает примерно до 27.7 GB, что заметно превышает возможности одной карты на 12 GB. Поэтому, если у вас нет GPU на 24 GB или щедрого объёма унифицированной (unified) памяти, держите рабочий контекст в умеренных рамках.

На фоне соседей Mistral Small 3.1 24B обычно вырывается вперёд в более сложных рассуждениях и добавляет работу с изображениями (vision); Gemma 3 12B — альтернатива схожего размера, если вам нужен ввод картинок, которого у Nemo нет. Главный козырь Nemo как раз в этом балансе: чат-ориентированная модель на 12B, которая остаётся в пределах одной массовой видеокарты, и распространяется под Apache 2.0 — то есть её можно без ограничений использовать коммерчески и в продакшене (production). Если нужен толковый текстовый ассистент, который без проблем крутится локально и никогда не создаст вопросов с лицензией, это простой выбор.

Характеристики

Параметры12.2B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикMistral AI
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2024-07
Лучше всего дляЧат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.355.1 GB8 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.857.4 GB12 GBРекомендуется
Q5_K_M5.658.6 GB16 GBВысокое
Q8_08.513.0 GB24 GBПочти оригинал
F161624.4 GB32 GBОригинал

Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →

Память в зависимости от длины контекста

КонтекстKV-кэш (оценка)Всего памяти (Q4)
4K токенов~0.6 GB~8.0 GB
8K токенов~1.3 GB~8.7 GB
32K токенов~5.1 GB~12.5 GB
128K токенов~20.3 GB~27.7 GB

KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.

Оценка скорости по железу

ЖелезоПропускная способность~Скорость
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

Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.

Запустите локально

Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:

ollama run mistral-nemo

Частые вопросы

Могу ли я запустить Mistral Nemo 12B? — Системные требования