01Lo que sabe hacer
- Calidad muy superior a lo que cabría esperar por su tamaño
- Contexto de 32k
- Apache 2.0 totalmente libre
- Muy bueno en código y multilingüismo
- —26 GB VRAM Q4 (como un 47B denso)
- —Superado por Qwen 3 y Llama 3.3 en 2025
05Instalar
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 Mixtral 8x7B?
Para ejecutar Mixtral 8x7B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 26 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.
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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.
04Benchmarks públicos
Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.