Familia Mistral · 24B de parámetros★ Hecho en Francia

Mistral Small 3.2 24B

Actualización de junio de 2025 de Small 3.1. La mitad de generaciones infinitas, llamadas a funciones mejoradas.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 125k tokens·Fecha de lanzamiento junio de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • La mitad de generaciones infinitas que en 3.1
  • Llamadas a funciones mejoradas
  • Visión
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —Requiere una versión reciente de Ollama
Arquitectura
Denso 24B · visión · tokenizador Tekken
Entrenamiento
Actualización menor de Small 3.1 (2503).
Ideal para
Chat avanzadoVisiónAgentes

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.

$ollama run mistral-small3.2:24b
⚠
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
14 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
17 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
26 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
48 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 24 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Mistral Small 3.2 24B?

Para ejecutar Mistral Small 3.2 24B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 14 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Mistral Small 3.2 24B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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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.

Gama de entrada
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~15t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~40t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900