Magistral Small 1.1

语言 Mistral AI 部分核实 已下线 已于 2025年11月30日 下线 发布于 2025年7月24日
  • 输入 输入模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

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详细规格

许可证
Apache 2.0
模型家族
magistral-small

Mistral AI 的页面未说明:最长输入, 输出模态, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: mistralai/Magistral-Small-2507
  • 参数 23.6B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 40
  • 每 token 的 KV 缓存 160 KB
  • 配置位置数 40K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 39K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 Q5_K_M (自动) 8K 上下文 28–42 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 17.6 GB (权重 15.6(官方文件) + KV 缓存 1.3 + 开销 0.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
28–42 tok/s
最长上下文
33K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.76–1.14 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方87.8 GB≈ 93.5放不下—
Q8_0官方23.3 GB≈ 25.8需放到内存 7–10 tok/s—
FP822.0 GB≈ 24.3需放到内存 9–14 tok/s—
Q6_K18.0 GB≈ 20.2流畅 24–37 tok/s17K
Q5_K_M官方15.6 GB≈ 17.6流畅 28–42 tok/s33K
Q5_015.1 GB≈ 17.1流畅 29–43 tok/s37K
Q4_K_M官方13.3 GB≈ 15.3流畅 32–48 tok/s39K
Q4_012.3 GB≈ 14.2流畅 35–52 tok/s39K
IQ4_XS11.7 GB≈ 13.5流畅 36–55 tok/s39K
Q3_K_M质量下降明显10.7 GB≈ 12.5流畅 39–59 tok/s39K
IQ3_XXS质量下降明显8.4 GB≈ 10.1流畅 49–73 tok/s39K
Q2_K质量下降明显8.2 GB≈ 10.0流畅 49–74 tok/s39K
IQ2_XXS质量下降明显5.7 GB≈ 7.4流畅 68–102 tok/s39K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 4090;统一内存 Apple M5 Pro (16-core GPU) · 24 GB。

运行命令

llama.cpp
llama-server -hf mistralai/Magistral-Small-2507-GGUF:Q5_K_M -c 8192
Ollama
ollama run hf.co/mistralai/Magistral-Small-2507-GGUF:Q5_K_M
微调需要多少显存
全参≈ 353.9 GB你的配置放不下
LoRA≈ 46.8 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 15.3 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

Mistral AI 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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