Modèle · Mistral AI

Mistral Small 3.2 24B Instruct : VRAM et matériel nécessaires

En Q4_K_M avec un contexte de 8K, Mistral Small 3.2 24B Instruct demande environ 16,5 Go : un GPU de 20 Go ou plus le fait tourner entièrement en VRAM.

Paramètres24B
Contexte max128K
LicenceApache-2.0

PartagerFacebook X WhatsApp LinkedIn E-mail

Caractéristiques

Organisation: Mistral AI
Architecture: mistral3
Sortie: juin 2025
Couches: 40
Dimension cachée: 5120
Têtes d'attention: 32
Têtes KV: 8
Dimension par tête: 128
Vocabulaire: 131 072
Cache KV pour 1K tokens (f16): 0,156 Go
Dépôt: mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506

Spécification officielleDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: Hugging Face config.json + model card

Quantifications et mémoire

Mistral Small 3.2 24B Instruct : mémoire par quantification, contexte 8K
Quantification	Taille du fichier	Mémoire nécessaire	Mémoire GPU minimale	Qualité
BF16	43,9 Go	~49,1 Go	80 Go	Référence (non quantifié)
Q8_0	23,3 Go	~27,1 Go	32 Go	Quasi sans perte
Q6_K	18 Go	~21,4 Go	24 Go	Quasi sans perte
Q5_K_M	15,6 Go	~18,9 Go	20 Go	Très bonne
Q4_K_MLa plus utilisée	13,3 Go	~16,5 Go	20 Go	Bonne — le choix courant
IQ4_XS	11,9 Go	~15,2 Go	16 Go	Bonne — le choix courant
Q3_K_M	10,7 Go	~13,9 Go	16 Go	Perte perceptible
Q2_K	8,3 Go	~11,4 Go	12 Go	Perte importante

Tailles de fichier : non disponibles tant qu'elles ne sont pas importées du dépôt du modèle. Mémoire = poids (estimés d'après les bits par poids) + cache KV + surcoût runtime + marge de sécurité. (BF16 ≈ 16 bpw, Q8_0 ≈ 8,5 bpw, Q6_K ≈ 6,57 bpw, Q5_K_M ≈ 5,7 bpw, Q4_K_M ≈ 4,9 bpw, IQ4_XS ≈ 4,46 bpw, Q3_K_M ≈ 4 bpw, Q2_K ≈ 3,17 bpw)

Q4, Q5 ou Q8 : comment choisir sa quantification

Les GPU qui font tourner Mistral Small 3.2 24B Instruct

Mistral Small 3.2 24B Instruct Q4_K_M · contexte 8K, un GPU

RTX 509032 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 76–108 tok/s estimation	Excellent	~16,1 Go	76–108 tok/sestimation
RTX 409024 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 46–63 tok/s estimation	Excellent	~16,1 Go	46–63 tok/sestimation
RTX 309024 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 43–59 tok/s estimation	Excellent	~16,1 Go	43–59 tok/sestimation
RX 7900 XTX24 Go · 64 Go RAM~16,2 Go · 38–55 tok/s estimation	Excellent	~16,2 Go	38–55 tok/sestimation
RTX 5060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 12–21 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	12–21 tok/sestimation
RTX 5070 Ti16 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 17–31 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	17–31 tok/sestimation
RTX 508016 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 18–32 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	18–32 tok/sestimation
RTX 4060 Ti 16 GB16 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 9–15 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	9–15 tok/sestimation
RTX 4070 Ti SUPER16 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 15–27 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	15–27 tok/sestimation
RX 9070 XT16 Go · 64 Go RAM~16,2 Go · 13–24 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,2 Go	13–24 tok/sestimation
RTX 3060 12 GB12 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 4–7 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	4–7 tok/sestimation
RTX 407012 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 4–7,5 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	4–7,5 tok/sestimation
RTX 507012 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 4–8 tok/s estimation	Offload CPU/GPU	~16,1 Go	4–8 tok/sestimation
RTX 40608 Go · 64 Go RAM~16,1 Go · 2,5–4,5 tok/s estimation	Possible mais lent	~16,1 Go	2,5–4,5 tok/sestimation

Les Mac qui font tourner Mistral Small 3.2 24B Instruct

Mistral Small 3.2 24B Instruct Q4_K_M · contexte 8K

M3 Ultra (80-core GPU) · 512 GoMac Studio~15,9 Go · 32–50 tok/s estimation	Excellent	~15,9 Go	32–50 tok/sestimation
M4 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~15,9 Go · 22–34 tok/s estimation	Excellent	~15,9 Go	22–34 tok/sestimation
M3 Max (40-core GPU) · 128 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~15,9 Go · 17–25 tok/s estimation	Excellent	~15,9 Go	17–25 tok/sestimation
M4 Pro (20-core GPU) · 64 GoMac mini, MacBook Pro 14~15,9 Go · 12–17 tok/s estimation	Excellent	~15,9 Go	12–17 tok/sestimation
M4 Max (32-core GPU) · 36 GoMacBook Pro 14, MacBook Pro 16~15,9 Go · 17–25 tok/s estimation	Excellent	~15,9 Go	17–25 tok/sestimation
M4 · 32 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~15,9 Go · 5–7,5 tok/s estimation	Compatible	~15,9 Go	5–7,5 tok/sestimation
M5 · 32 GoMacBook Pro 14~15,9 Go · 6,5–9,5 tok/s estimation	Compatible	~15,9 Go	6,5–9,5 tok/sestimation
M3 · 24 GoMacBook Air, MacBook Pro 14~15,9 Go · 4,5–6 tok/s estimation	Compatible avec limites	~15,9 Go	4,5–6 tok/sestimation

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally

Les limites en clair

Le cache KV grandit avec le contexte : à 32K, il ajoute environ 5 Go aux poids.

Avec moins de 8 Go de VRAM, choisissez une quantification plus petite ou un modèle plus petit de la même famille.

Où acheter

Votre marché

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 XT

AMD

ExcellentFait tourner Mistral Small 3.2 24B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

ExcellentFait tourner Mistral Small 3.2 24B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

Aucune offre importée pour ce marché : le lien ouvre une recherche sur la boutique.

Questions fréquentes

Combien de VRAM faut-il pour Mistral Small 3.2 24B Instruct ?

Environ 16,5 Go en Q4_K_M avec un contexte de 8K, cache KV et surcoût compris. En Q8_0, il faut environ 27,1 Go. Un contexte plus long ajoute davantage : environ 5 Go de cache KV à 32K.

Mistral Small 3.2 24B Instruct tourne-t-il sur Mac ?

Oui, sur un Mac dont le GPU peut utiliser au moins 15,9 Go, par exemple M3 24 Go. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ deux tiers à trois quarts de la mémoire unifiée.

À quelle vitesse tourne Mistral Small 3.2 24B Instruct ?

Sur une RTX 4090, nous estimons 46–63 tok/s en Q4_K_M. C'est une estimation fondée sur la bande passante mémoire (confiance faible) tant que des benchmarks ne sont pas importés.