Familia Mistral · 675B de parámetros★ Hecho en Francia

Mistral Large 3 675B

MoE 675B/41B activos + codificador de visión de 2,5B, Apache 2.0. N.º 2 entre los modelos OSS sin razonamiento en LMArena. Entrenado con 3000 H200.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 250k tokens·Fecha de lanzamiento diciembre de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Modelo insignia francés de frontera
  • Apache 2.0
  • #2 OSS non-reasoning LMArena
  • Multimodal
Limitaciones que debes conocer
  • —405 GB en Q4 — requiere servidor B200/H200
Arquitectura
MoE granular 675B/41B activos + codificador de visión 2.5B · 256k ctx
Entrenamiento
Desde cero en 3000 H200.
Ideal para
Frontera open EUVisiónMultilingüe

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
405 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
485 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
720 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
1350 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 480 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Mistral Large 3 675B?

Para ejecutar Mistral Large 3 675B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 405 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.

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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900