Mistral Small 4 (119B) は Mac で動く?

はい、128 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。Mistral Small 4 (119B) のパラメータ数は 119B で、トークンごとに使われるのはそのうち 6.5B。精度ごとに必要なメモリと、各 Apple チップでの速度をまとめました。

4ビット のメモリ72.3 GB重み 66.9 GB + コンテキスト
最小構成の Mac128 GB4ビット · 23 通りの Mac 構成
最速の Mac97–173トークン/秒 · M2 Ultra 128 GB(推定)

精度ごとのメモリ

バージョン重みコンテキスト込み最小構成の Mac
8ビット126 GB137 GB192 GB
6ビット96.7 GB104 GB192 GB
4ビット66.9 GB72.3 GB128 GB
3ビット 品質低め52.1 GB56.3 GB96 GB
2ビット 品質低め37.2 GB40.2 GB64 GB

すべての Apple チップで

各チップで Mistral Small 4 (119B) が動く最小のメモリ容量、そこに収まる最適なバージョン、期待できる生成速度です。

チップ必要量バージョントークン/秒
M6収まる容量なし大きすぎ–
M5 Ultra256 GB8ビット 快適78–139
M5 Max128 GB4ビット 快適75–133
M5 Pro64 GB2ビット 快適69–123
M5収まる容量なし大きすぎ–
M4 Max128 GB4ビット 快適66–118
M4 Pro64 GB2ビット 快適61–109
M4収まる容量なし大きすぎ–
M3 Ultra256 GB8ビット 快適53–95
M3 Max128 GB4ビット 快適49–86
M3 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M3収まる容量なし大きすぎ–
M2 Ultra128 GB4ビット 快適97–173
M2 Max64 GB2ビット 快適90–160
M2 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M2収まる容量なし大きすぎ–
M1 Ultra128 GB4ビット 快適97–173
M1 Max64 GB2ビット 快適90–160
M1 Pro収まる容量なし大きすぎ–
M1収まる容量なし大きすぎ–

動かし方

  1. いちばん簡単な方法:無料でオープンソースの MLX Harness をダウンロードします。Mistral Small 4 (119B) を検索し、お使いの Mac に合うバージョンをダウンロードすれば、すぐにチャットできます。OpenAI 互換 API で、ほかのアプリにモデルを提供することもできます。MLX Harness をダウンロード無料 · Apple Silicon · macOS 14.5 以降
  2. ターミナルで Apple の MLX を使う:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bitビルド:Hugging Face の mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bit。ほかの精度も同じ場所にあります。

手順:Mac で LLM をダウンロードして動かす · MLX Harness の使い方 · MLX、Ollama、llama.cpp の比較

Mistral Small 4 (119B) について

開発元Mistral AI
パラメータ合計 119B · アクティブ 6.5B(Mixture of Experts)
コンテキスト256K トークン
ライセンスApache-2.0
公開日2026-01
入力テキストと画像
知能Artificial Analysis Intelligence Index で 11.3
重みmistralai/Mistral-Small-4-119B-2603

よくある質問

Mistral Small 4 (119B) にはどれくらいのメモリが必要?
4ビット で重みが約 66.9 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 72.3 GB です。macOS は標準でユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせるため、Mac では 128 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
Mistral Small 4 (119B) は Mac でどれくらい速い?
生成速度はメモリ帯域幅で決まります。ここで最速なのは 128 GB の M2 Ultra で、毎秒約 97–173 トークン(4ビット)。動かせる最小構成は 128 GB の M2 Ultra で、毎秒約 97–173 トークンです。
Mistral Small 4 (119B) がサイズのわりに速いのはなぜ?
Mixture of Experts(MoE)モデルだからです。メモリには 119B のパラメータを置きますが、トークンごとに読み込むのは 6.5B だけなので、はるかに小さなモデル並みの速度で生成します。

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モデルカードや README に

Runs on a Mac: Mistral Small 4 (119B) Mistral Small 4 (119B) が快適に動く最小構成の Mac を表示し、このページにリンクします。

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

計算方法

メモリ:モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール(重みあたり 0.5 ビット)を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度:メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。

Mistral Small 4 (119B) は Mac で動く?全 Apple チップのメモリと速度