Mistral Small 24B: hardware e adequação ao negócio
- Tools
- Code
- Multilingual
- Long context
Um modelo de tamanho médio Apache-2.0 que compete com outros maiores em muitas tarefas. Verifique o lançamento exato; os valores são aproximados.
- Parâmetros
- ~24B
- Contexto
- ~32K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~14GB
Para que serve o Mistral Small 24B
- ▸Agente de negócio de gama média
- ▸RAG
- ▸Automação de back-office
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~14GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~25GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~48GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o Mistral Small 24B localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run mistral-small:24bmistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501Hardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Mistral Small 24B, primeiro os que melhor se adequam.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Cabe em FP16 (~48GB) com ~515.2GB de margem — cerca de 11 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~48GB) com ~515.2GB de margem — cerca de 11 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~48GB) com ~121GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~48GB) com ~76.1GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~48GB) com ~76.1GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~48GB) com ~22.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~48GB) com ~22.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Cabe em FP16 (~48GB) com ~36.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe em FP16 (~48GB) com ~36.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Cabe em FP16 (~48GB) com ~36.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~48GBCorre bem
Use dentro do AI Business OS
Mistral Small 24B adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:
Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →
Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o Mistral Small 24B?+
A 4 bits precisa de cerca de ~14GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a Intel Arc A770 16GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o Mistral Small 24B?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o Mistral Small 24B localmente ou na nuvem?+
Para o Mistral Small 24B recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
Outros tamanhos na família Mistral
Todos os modelos Mistral →Mesma família, tamanho diferente. Escolha a variante que se adapta ao seu hardware.
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Use o Mistral Small 24B dentro do seu AI Business OS
A BrainOutput ajuda-o a executar o Mistral Small 24B como um agente de negócio privado — envolvido com as ferramentas, conectores, RAG e salvaguardas de que precisa para fazer trabalho real em hardware que você controla.