Memoria en cada precisión
| Versión | Pesos | Con contexto | Mac más pequeña |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 25,5 GB | 27,5 GB | 48 GB |
| 6 bits | 19,5 GB | 21,1 GB | 32 GB |
| 4 bits | 13,5 GB | 15 GB | 24 GB |
| 3 bits menor calidad | 10,5 GB | 12 GB | 16 GB |
| 2 bits menor calidad | 7,5 GB | 9 GB | 16 GB |
En cada chip de Apple
El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Magistral Small 1.2 (2509), la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.
| Chip | Necesita | Versión | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4 bits Lento | 6–10 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 21–38 |
| M5 Max | 36 GB | 6 bits Va bien | 11–19 |
| M5 Pro | 24 GB | 4 bits Va bien | 10–18 |
| M5 | 24 GB | 4 bits Lento | 5–9 |
| M4 Max | 36 GB | 4 bits Va bien | 14–24 |
| M4 Pro | 24 GB | 4 bits Lento | 9–16 |
| M4 | 24 GB | 4 bits Lento | 4–7 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 14–26 |
| M3 Max | 36 GB | 4 bits Va bien | 10–18 |
| M3 Pro | 36 GB | 6 bits Lento | 3–6 |
| M3 | 24 GB | 4 bits Lento | 3–6 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 14–25 |
| M2 Max | 32 GB | 4 bits Va bien | 13–24 |
| M2 Pro | 32 GB | 6 bits Lento | 5–8 |
| M2 | 24 GB | 4 bits Lento | 3–6 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 14–25 |
| M1 Max | 32 GB | 4 bits Va bien | 13–24 |
| M1 Pro | 32 GB | 6 bits Lento | 5–8 |
| M1 | 16 GB | 3 bits Lento | 3–5 |
Cómo ejecutarlo
- La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca Magistral Small 1.2 (2509), descarga la versión que encaja con tu Mac y empieza a chatear. MLX Harness también ofrece el modelo a tus otras apps mediante una API compatible con OpenAI.Descarga MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 o posterior
- En Terminal, con MLX de Apple: Todavía no hay una versión MLX de la comunidad, así que crea una a partir de los pesos oficiales:
pip install mlx-lmmlx_lm.convert --hf-path mistralai/Magistral-Small-2509 -q
Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre Magistral Small 1.2 (2509)
| Creado por | Mistral AI |
|---|---|
| Parámetros | 24B (denso) |
| Contexto | 128K tokens |
| Licencia | Apache-2.0 |
| Lanzamiento | 2025-09 |
| Entrada | Texto e imágenes |
| Pesos | mistralai/Magistral-Small-2509 |
Preguntas
- ¿Cuánta memoria necesita Magistral Small 1.2 (2509)?
- Unos 13,5 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 15 GB en total. En una Mac, eso significa 24 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
- ¿Qué tan rápido va Magistral Small 1.2 (2509) en una Mac?
- La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 21–38 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 24 GB, logra unos 10–18 con un M5 Pro.
- ¿La cuantización empeora Magistral Small 1.2 (2509)?
- A 4 bits, la mayoría de los modelos se mantienen cerca de la calidad original; por debajo de 4 bits, la calidad cae más rápido. Elige la precisión más alta que quepa en tu Mac con margen.
Modelos similares
Para la ficha de tu modelo o tu README
Muestra la Mac más pequeña que ejecuta bien Magistral Small 1.2 (2509) y enlaza a esta página.
[](https://mlx.app/run/magistral-small-2509)Cómo se calcula
Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.