Bolehkah Mac menjalankan Mistral Small 4 (119B)?

Ya, dengan 128 GB memori bersatu atau lebih. Mistral Small 4 (119B) mempunyai 119B parameter, 6.5B daripadanya aktif bagi setiap token; berikut memori yang diperlukan pada setiap kepersisan dan sepantas mana setiap cip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit72.3 GBpemberat 66.9 GB + konteks
Mac terkecil128 GB4-bit · 23 konfigurasi Mac
Mac terpantas97–173token/s · M2 Ultra 128 GB (anggaran)

Memori pada setiap kepersisan

VersiPemberatDengan konteksMac terkecil
8-bit126 GB137 GB192 GB
6-bit96.7 GB104 GB192 GB
4-bit66.9 GB72.3 GB128 GB
3-bit kualiti lebih rendah52.1 GB56.3 GB96 GB
2-bit kualiti lebih rendah37.2 GB40.2 GB64 GB

Pada setiap cip Apple

Saiz memori terkecil setiap cip yang menjalankan Mistral Small 4 (119B), versi terbaik yang muat, dan kelajuan menulis yang boleh anda jangkakan.

CipPerluVersiToken/s
M6tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M5 Ultra256 GB8-bit Berjalan baik78–139
M5 Max128 GB4-bit Berjalan baik75–133
M5 Pro64 GB2-bit Berjalan baik69–123
M5tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M4 Max128 GB4-bit Berjalan baik66–118
M4 Pro64 GB2-bit Berjalan baik61–109
M4tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M3 Ultra256 GB8-bit Berjalan baik53–95
M3 Max128 GB4-bit Berjalan baik49–86
M3 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M3tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M2 Ultra128 GB4-bit Berjalan baik97–173
M2 Max64 GB2-bit Berjalan baik90–160
M2 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M2tiada saiz yang muatTerlalu besar–
M1 Ultra128 GB4-bit Berjalan baik97–173
M1 Max64 GB2-bit Berjalan baik90–160
M1 Protiada saiz yang muatTerlalu besar–
M1tiada saiz yang muatTerlalu besar–

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: muat turun MLX Harness, percuma dan sumber terbuka. Cari Mistral Small 4 (119B), muat turun versi yang sesuai dengan Mac anda, dan mula bersembang. Ia juga menyediakan model kepada aplikasi anda yang lain melalui API yang serasi dengan OpenAI.Muat turun MLX HarnessPercuma · Apple Silicon · macOS 14.5 atau lebih baharu
  2. Dalam Terminal dengan MLX daripada Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bitBinaan: mlx-community/Mistral-Small-4-119B-2603-4bit di Hugging Face. Kepersisan lain ada di sebelahnya.

Langkah demi langkah: muat turun dan jalankan LLM pada Mac · cara menggunakan MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Tentang Mistral Small 4 (119B)

Dibuat olehMistral AI
Parameter119B jumlah · 6.5B aktif (mixture of experts)
Konteks256K token
LesenApache-2.0
Dikeluarkan2026-01
InputTeks dan imej
Kecerdasan11.3 dalam Artificial Analysis Intelligence Index
Pemberatmistralai/Mistral-Small-4-119B-2603

Soalan

Berapakah memori yang diperlukan oleh Mistral Small 4 (119B)?
Kira-kira 66.9 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 72.3 GB kesemuanya. Pada Mac, ini bermakna 128 GB memori bersatu atau lebih, kerana secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% daripadanya.
Sepantas mana Mistral Small 4 (119B) pada Mac?
Kelajuan menulis bergantung pada lebar jalur memori. Mac terpantas untuknya di sini ialah M2 Ultra dengan 128 GB, kira-kira 97–173 token sesaat (4-bit). Mac terkecil yang menjalankannya, dengan 128 GB, mencapai kira-kira 97–173 pada M2 Ultra.
Mengapakah Mistral Small 4 (119B) berjalan lebih pantas daripada saiznya?
Ia model mixture-of-experts: ia menyimpan 119B parameter dalam memori tetapi hanya membaca 6.5B bagi setiap token, jadi ia menulis sepantas model yang jauh lebih kecil.

Model serupa

Semua model · Semua Mac · Bandingkan Mac anda

Untuk kad model atau README anda

Runs on a Mac: Mistral Small 4 (119B) Menunjukkan Mac terkecil yang menjalankan Mistral Small 4 (119B) dengan baik dan memaut ke sini.

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

Cara ia dikira

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3 atau 2 bit setiap pemberat serta skala kumpulan MLX (setengah bit setiap pemberat), atau format aslinya, dengan ruang untuk konteks di atasnya. Secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% memori bersatu. Kelajuan: lebar jalur memori dibahagikan dengan bait yang dibaca bagi setiap token ialah had atas untuk satu perbualan; dalam penanda aras Apple Silicon awam llama.cpp, larian sebenar mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya, dan julat itulah yang ditunjukkan. Ini anggaran, bukan ukuran: ukur Mac anda sendiri di MLX Bench. Angka model daripada kad model rasmi setiap model, angka cip daripada Spesifikasi Teknikal Apple. Disemak 2026-10-19. Data yang sama seperti mlx.app/compare.

Bolehkah Mac jalankan Mistral Small 4 (119B)? RAM, kelajuan