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Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q4_K_S) — 20.2 GBauf AMD Radeon 8050S 32GB

Mistral AI
Code Multilingual Tool Calls
Q4_K_S AMD Radeon 8050S 32GB

Überblick

Mistral Small 24B Instruct 2501 ist ein 23.57B-Parameter dense-Sprachmodell von Mistral AI, mit Fähigkeiten in code, multilingual, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 32,768 Tokens.

Mistral Small 24B Instruct 2501 ist ein dichter Transformer mit 23,57 Milliarden Parametern von Mistral AI, optimiert für Instruktionsbefolgung, Codegenerierung und mehrsprachige Konversation. Das Modell bietet in seiner mittleren Parameterklasse eine starke Leistung im Verhältnis zur Größe und konkurriert mit größeren 30B-Modellen in vielen Benchmarks. Es unterstützt Tool Calling und 10 Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Chinesisch und Japanisch. Mit einem 32K-Kontextfenster und Flash Attention passt es bei Q4-Quantisierung auf eine einzelne Consumer-GPU für effiziente selbstgehostete Inferenz.

Bei Q4_K_S-Quantisierung (Qualitätsstufe medium) wiegt das Modell 12.62 GB. Das passt in die 32 GB VRAM von AMD Radeon 8050S 32GB und ermöglicht vollständige GPU-Inferenz.

Hardwareanforderungen

Modellgröße 12.62 GB
Verfügbarer VRAM 32 GB
Genutzter VRAM 20.2 GB
GPU-Ebenen 40 / 40
Kontextgröße 32.768
Backend vulkan
Flash Attention Ja

Bereitstellung

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q4_k_s/amd-8050s-32gb.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q4_k_s/amd-8050s-32gb.yaml

Werte werden geladen…

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q4_K_S)?

Die Q4_K_S-Quantisierung von Mistral Small 24B Instruct 2501 benötigt 12.62 GB. Alle 40 Schichten passen in die 32 GB VRAM von AMD Radeon 8050S 32GB, was volle GPU-Beschleunigung ermöglicht.

Kann ich Mistral Small 24B Instruct 2501 auf AMD Radeon 8050S 32GB ausführen?

Ja. AMD Radeon 8050S 32GB bietet 32 GB VRAM, was ausreicht, um Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q4_K_S) mit allen Schichten auf der GPU für optimale Leistung auszuführen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q4_K_S komprimiert Mistral Small 24B Instruct 2501 von seiner ursprünglichen Größe auf 12.62 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Mistral Small 24B Instruct 2501 wählen?

Q4_K_S ist eine mittelwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für Mistral Small 24B Instruct 2501 auf AMD Radeon 8050S 32GB ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 32 GB VRAM zu maximieren.

Wie führe ich Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q4_K_S) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run mistral-small:24b-instruct-2501-q4_k_s aus, um Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q4_K_S) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 12. März 2026