01できること
- コンテキスト 128k
- ヨーロッパの諸言語に強い
- Apache 2.0：完全に自由に利用可能
- バランスに非常に優れた12Bモデル
- —推論能力では Small 3.1 より劣る
- —ビジョン非対応
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Mistral Nemo 12B Instructに必要なハードウェアは？
Mistral Nemo 12B InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 7 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
アフィリエイトリンク — あなたに追加費用はかからず、手数料を受け取る場合があります。独立したおすすめ情報です。Amazonパートナーとして、ローカルLLMナビは、所定の条件を満たす購入から利益を得ています。
外出先では： Mistral Nemo 12B Instruct 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。