Magistral Small 1.2 24B

24B

Mistral Magistral

Mistral 基于 Mistral Small 3.2 的推理模型,思维链包在 [THINK] 标签内。Q4 约 14GB,让显式思维链落到 16GB 显卡上 —— 比多数教程默认的 70B 级推理模型低一档。

⬇ 6.2K HF 下载量♥ 306 点赞mistralai/Magistral-Small-2509· 数据更新于 10/6/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片

131K

最大上下文

5

量化变体

GGUF Q6_K

最佳质量

99.4%

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.8514.3 GB2.9%60 tok/s社区
计算HF
GGUFQ5_K_M5.6816.8 GB1.4%54 tok/s估算
计算HF
GGUFQ6_K6.5619.4 GB0.6%47 tok/s估算
计算HF
AWQINT4413.0 GB4.0%76 tok/s估算
计算HF
EXL24.65bpw4.6513.9 GB2.5%—估算
计算HF
30B-A3B

Qwen3-VL 30B-A3B Instruct

Alibaba Qwen3-VL

消费级显卡专业 GPU
15.2 GB最低显存99.7%精度

多模态 MoE,激活参数仅约 3B,因此在苹果统一内存上依然跟手,CPU 卸载的表现也远好于稠密 30B。Q4 约 19GB,24GB 显卡可完整放下。

26B-A4B

Gemma 4 26B-A4B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
15.3 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

31B

Gemma 4 31B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
18.6 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4 下 4K 上下文约 21 GB——在 24 GB 显卡上刚好压在"从容"的边缘,32K 起就偏紧;32 GB 显卡跑 32K 很从容。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

27B

Gemma 3 27B IT

Google Gemma 3

消费级显卡专业 GPU
13.0 GB最低显存97.2%精度

Gemma 3 大杯指令版,长上下文 + 多模态。Q4 约 16GB,适合 24GB 卡或双卡短上下文。

在本地运行 Magistral Small 1.2 24B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Magistral Small 1.2 24B 约需 15.6 GB —— 权重 13.6 GB、KV 缓存 0.63 GB、激活缓冲 1.4 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 20 GB 的 Radeon RX 7900 XT,76 张卡中有 32 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 4.37 GB,总量来到 20.4 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 37 GB。

该下载哪个版本

本索引收录了它的 3 种格式 —— GGUF、AWQ、EXL2 —— 共 5 个档位。 其中 Q6_K 的公开困惑度损失最低,为 0.6%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 76 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Magistral Small 1.2 24B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 15.6 GB,到 32K 时约 20.4 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
Magistral Small 1.2 24B 能在 20GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 15.6 GB,在 Radeon RX 7900 XT 上还剩 4.4 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;76 张中有 32 张可以。
Magistral Small 1.2 24B 该用哪个量化档位?
Q6_K 的公开质量损失最低(0.6%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 5 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、AWQ INT4、EXL2 4.65bpw。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUFAWQEXL2

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml