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Mistral Small 4

Mistral Small 4,2026 年 3 月最新發布,24B 參數,Apache 2.0 授權,支援 128K 上下文,多語言與視覺能力全面升級。

📅 發布:2026-03資料更新:2026年3月25日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
18.0 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF1649.1 GB50.8 GB52.5 GB55.5 GB60.7 GB69.9 GB85.9 GB
Q2_K8.9 GB10.6 GB12.3 GB15.3 GB20.5 GB29.7 GB45.7 GB
Q3_K_M11.6 GB13.3 GB15.0 GB18.0 GB23.2 GB32.4 GB48.4 GB
Q4_K_M14.6 GB16.3 GB18.0 GB21.0 GB26.2 GB35.4 GB51.4 GB
Q5_K_M17.6 GB19.3 GB21.0 GB24.0 GB29.2 GB38.4 GB54.4 GB
Q6_K20.6 GB22.3 GB24.0 GB27.0 GB32.2 GB41.4 GB57.4 GB
Q8_026.6 GB28.3 GB30.0 GB33.0 GB38.2 GB47.4 GB63.4 GB

部署指南

方法一:Ollama(最簡單)

安裝 Ollama 後直接執行,自動下載並運行模型。

ollama run mistral-small4:latest

方法二:llama.cpp

適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三:vLLM(高效能伺服器)

適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve Mistral --dtype auto
ollama run mistral-small4:latest

規格

參數量24B
最大上下文128K tokens
HF 下載量980K/月

模型強項

多模態理解長上下文處理多語言支援高效能推理最新模型

推薦用途

  • 處理複雜的多語言長篇文本分析與生成,例如跨國法律文件審閱。
  • 整合視覺與文本資訊進行內容理解與創作,例如智能圖像描述與故事生成。
  • 開發需要處理大量上下文資訊的智能客服或知識檢索系統。

標籤

128K多語言視覺最新

部署工具

OllamavLLMllama.cpp

使用心得

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