Mémoire à chaque précision
| Version | Poids | Avec contexte | Plus petit Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 126 GB | 137 GB | 192 GB |
| 6 bits | 96,7 GB | 104 GB | 192 GB |
| 4 bits | 66,9 GB | 72,3 GB | 128 GB |
| 3 bits qualité moindre | 52,1 GB | 56,3 GB | 96 GB |
| 2 bits qualité moindre | 37,2 GB | 40,2 GB | 64 GB |
Sur chaque puce Apple
Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Mistral Small 4 (119B), la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.
| Puce | Demande | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Ultra | 256 GB | 8 bits Tourne bien | 78–139 |
| M5 Max | 128 GB | 4 bits Tourne bien | 75–133 |
| M5 Pro | 64 GB | 2 bits Tourne bien | 69–123 |
| M5 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Max | 128 GB | 4 bits Tourne bien | 66–118 |
| M4 Pro | 64 GB | 2 bits Tourne bien | 61–109 |
| M4 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 8 bits Tourne bien | 53–95 |
| M3 Max | 128 GB | 4 bits Tourne bien | 49–86 |
| M3 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4 bits Tourne bien | 97–173 |
| M2 Max | 64 GB | 2 bits Tourne bien | 90–160 |
| M2 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4 bits Tourne bien | 97–173 |
| M1 Max | 64 GB | 2 bits Tourne bien | 90–160 |
| M1 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
Comment le faire tourner
- Le plus simple : téléchargez MLX Harness, gratuit et open source. Cherchez Mistral Small 4 (119B), téléchargez la version adaptée à votre Mac, et discutez. MLX Harness met aussi le modèle à disposition de vos autres apps via une API compatible OpenAI.Télécharger MLX HarnessGratuit · Apple Silicon · macOS 14.5 ou version ultérieure
- Dans le Terminal avec MLX d’Apple :
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bitVersion MLX : mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bit sur Hugging Face. Les autres précisions sont juste à côté.
Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp
À propos de Mistral Small 4 (119B)
| Créé par | Mistral AI |
|---|---|
| Paramètres | 119B au total · 6,5B actifs (mixture-of-experts) |
| Contexte | 256K tokens |
| Licence | Apache-2.0 |
| Sortie | 2026-01 |
| Entrée | Texte et images |
| Intelligence | 11,3 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Poids | mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603 |
Questions
- De combien de mémoire Mistral Small 4 (119B) a-t-il besoin ?
- Environ 66,9 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 72,3 GB au total. Sur un Mac, il faut donc 128 GB de mémoire unifiée ou plus, car macOS laisse le GPU en utiliser environ 75 % par défaut.
- À quelle vitesse Mistral Small 4 (119B) tourne-t-il sur un Mac ?
- La vitesse d’écriture dépend de la bande passante mémoire. Ici, le Mac le plus rapide pour ce modèle est équipé d’une puce M2 Ultra avec 128 GB, à environ 97–173 tokens par seconde (4 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 128 GB, atteint environ 97–173 avec une puce M2 Ultra.
- Pourquoi Mistral Small 4 (119B) est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
- C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 119B paramètres en mémoire mais n’en lit que 6,5B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.
Modèles similaires
Pour votre fiche de modèle ou votre README
Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Mistral Small 4 (119B) et renvoie vers cette page.
[](https://mlx.app/run/mistral-small-4)Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.