ファミリー Mistral · 24B パラメータ★ フランス製

Mistral Small 3.2 24B

Small 3.1の2025年6月アップデート。生成が止まらなくなるケースが半減し、関数呼び出しが改善されました。

🇫🇷 Mistral AI·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 125k tokens·公開日 2025年6月← カタログ

01できること

長所
  • 3.1と比べて、生成が終わらなくなるケースが半減
  • Function calling の改善
  • ビジョン
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —比較的新しいバージョンのOllamaが必要です
アーキテクチャ
24Bの密モデル · ビジョン · Tekkenトークナイザー
トレーニング
Small 3.1 (2503) のマイナーバージョンアップ。
おすすめの用途
高度なチャットビジョンエージェント

04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。

$ollama run mistral-small3.2:24b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

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。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
14 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
17 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
26 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
48 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 24 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Mistral Small 3.2 24Bに必要なハードウェアは?

Mistral Small 3.2 24BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 14 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5070 Ti 16 GB — 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。

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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。

エントリーレベル
~4t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~15t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~40t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900