Un Mac può eseguire Mistral Small 4 (119B)?

Sì, con 128 GB di memoria unificata o più. Mistral Small 4 (119B) ha 119B parametri, di cui 6,5B attivi per ogni token; ecco la memoria che richiede a ogni precisione e quanto velocemente lo esegue ogni chip Apple.

Memoria a 4 bit72,3 GBpesi 66,9 GB + contesto
Mac più piccolo128 GB4 bit · 23 configurazioni di Mac
Mac più veloce97–173token/s · M2 Ultra 128 GB (stima)

Memoria a ogni precisione

VersionePesiCon contestoMac più piccolo
8 bit126 GB137 GB192 GB
6 bit96,7 GB104 GB192 GB
4 bit66,9 GB72,3 GB128 GB
3 bit qualità inferiore52,1 GB56,3 GB96 GB
2 bit qualità inferiore37,2 GB40,2 GB64 GB

Su ogni chip Apple

Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Mistral Small 4 (119B), la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.

ChipRichiedeVersioneToken/s
M6nessun taglio bastaTroppo grande–
M5 Ultra256 GB8 bit Gira bene78–139
M5 Max128 GB4 bit Gira bene75–133
M5 Pro64 GB2 bit Gira bene69–123
M5nessun taglio bastaTroppo grande–
M4 Max128 GB4 bit Gira bene66–118
M4 Pro64 GB2 bit Gira bene61–109
M4nessun taglio bastaTroppo grande–
M3 Ultra256 GB8 bit Gira bene53–95
M3 Max128 GB4 bit Gira bene49–86
M3 Pronessun taglio bastaTroppo grande–
M3nessun taglio bastaTroppo grande–
M2 Ultra128 GB4 bit Gira bene97–173
M2 Max64 GB2 bit Gira bene90–160
M2 Pronessun taglio bastaTroppo grande–
M2nessun taglio bastaTroppo grande–
M1 Ultra128 GB4 bit Gira bene97–173
M1 Max64 GB2 bit Gira bene90–160
M1 Pronessun taglio bastaTroppo grande–
M1nessun taglio bastaTroppo grande–

Come eseguirlo

  1. Il modo più semplice: scarica MLX Harness, gratuito e open source. Cerca Mistral Small 4 (119B), scarica la versione adatta al tuo Mac e inizia a chattare. MLX Harness rende disponibile il modello anche alle tue altre app tramite un’API compatibile con OpenAI.Scarica MLX HarnessGratuito · Apple Silicon · macOS 14.5 o successivo
  2. Nel Terminale, con MLX di Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bitBuild: mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bit su Hugging Face. Le altre precisioni sono lì accanto.

Passo dopo passo: scaricare ed eseguire LLM su Mac · come usare MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Informazioni su Mistral Small 4 (119B)

Creato daMistral AI
Parametri119B in totale · 6,5B attivi (mixture-of-experts)
Contesto256K token
LicenzaApache-2.0
Uscita2026-01
InputTesto e immagini
Intelligenza11,3 nell’Artificial Analysis Intelligence Index
Pesimistralai/Mistral-Small-4-119B-2603

Domande

Quanta memoria richiede Mistral Small 4 (119B)?
Circa 66,9 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 72,3 GB in tutto. Su un Mac significa 128 GB di memoria unificata o più, perché di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria.
Quanto è veloce Mistral Small 4 (119B) su un Mac?
La velocità di scrittura dipende dalla larghezza di banda della memoria. Qui il Mac più veloce per questo modello è un M2 Ultra con 128 GB, a circa 97–173 token al secondo (4 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 128 GB, arriva a circa 97–173 su un M2 Ultra.
Perché Mistral Small 4 (119B) è più veloce di quanto suggeriscano le sue dimensioni?
È un modello mixture-of-experts: tiene in memoria 119B parametri ma per ogni token ne legge solo 6,5B, quindi scrive alla velocità di un modello molto più piccolo.

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Per la scheda del tuo modello o il README

Runs on a Mac: Mistral Small 4 (119B) Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Mistral Small 4 (119B) e rimanda a questa pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/mistral-small-4.svg)](https://mlx.app/run/mistral-small-4)

Come è calcolato

Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.

Un Mac può eseguire Mistral Small 4 (119B)? Memoria, velocità