Familia Mistral · 119B de parámetros★ Hecho en Francia

Mistral Small 4

MoE 119B/6.5B activos unifica chat+razonamiento+visión+código. El buque insignia francés de 2026.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 250k tokens·Fecha de lanzamiento marzo de 2026← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • MoE insignia FR
  • Unifica 4 productos Mistral
  • 256k ctx
  • Apache 2.0
Limitaciones que debes conocer
  • —72+ GB en Q4 — estación de trabajo para usuarios avanzados
  • —Rompe la continuidad de Small 3.x
Arquitectura
MoE 119B/6.5B activos · 256k ctx · unifica instruct+razonamiento+visión+código
Entrenamiento
Reemplaza a Small 3.x y Pixtral en un solo modelo.
Ideal para
AgentesVisiónCódigoRazonamiento

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-Small-4 (pas encore de tag Ollama officiel)
⚠
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
72 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
86 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
128 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
238 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 96 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Mistral Small 4?

Para ejecutar Mistral Small 4 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 72 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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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
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900