01Lo que sabe hacer
- Modelo europeo de frontera con pesos abiertos
- Versátil: chat, código, razonamiento y visión
- MoE: solo 49B activos de 1T de parámetros
- Etiqueta oficial de Ollama disponible
- —~580 GB de VRAM en Q4: reservado para servidores con varias GPU o centros de datos
- —Contexto nativo de 32k (valor predeterminado, por confirmar en la model card)
- —Licencia no especificada en las fuentes: comprobar antes del uso comercial
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.
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.
¿Qué hardware necesitas para Mistral Large 4?
Para ejecutar Mistral Large 4 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 580 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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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.