Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S) — 15.4 GBen Apple M2 Pro 16GB
Descripción General
Mistral Small 24B Instruct 2501 es un modelo de lenguaje dense de 23.57B parámetros de Mistral AI, con capacidades de code, multilingual, tool-calls. Admite una ventana de contexto de hasta 32,768 tokens.
Mistral Small 24B Instruct 2501 es un transformador denso de 23.570 millones de parámetros de Mistral AI, optimizado para el seguimiento de instrucciones, la generación de código y la conversación multilingue. Ocupa una clase de parámetros intermedia que ofrece un rendimiento sólido en relación con su tamaño, compitiendo con modelos más grandes de 30B en muchos benchmarks. El modelo soporta "tool calling" y 10 idiomas, incluidos inglés, francés, chino y japonés. Con una ventana de contexto de 32K y "flash attention", cabe en una sola GPU de consumo con cuantización Q4 para inferencia autoalojada eficiente.
Con cuantización Q5_K_S (nivel de calidad medium), el modelo pesa 15.18 GB. Esto cabe dentro de los 16 GB de VRAM de Apple M2 Pro 16GB, lo que permite la inferencia completa en GPU.
Requisitos de Hardware
| Tamaño del modelo | 15.18 GB |
| VRAM disponible | 16 GB |
| VRAM utilizada | 15.4 GB |
| RAM del sistema | |
| RAM mín. requerida | 1.1 GB |
| Capas GPU | 37 / 40 |
| Tamaño del contexto | 596 |
| Backend | metal |
| Flash attention | Sí |
| Lectura desde disco | Sí |
Notas de rendimiento
Despliegue
Instalar llama.cpp
brew install llama.cppDescargar modelo
curl -L -o mistral-small-24b-instruct-2501.gguf "https://huggingface.co/bartowski/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-GGUF/resolve/main/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-Q5_K_S.gguf"Iniciar servidor
llama-server \
-m mistral-small-24b-instruct-2501.gguf \
--n-gpu-layers 37 \
--ctx-size 596 \
--flash-attnVerificar
curl http://localhost:8080/healthPreguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesita Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S)?
La cuantización Q5_K_S de Mistral Small 24B Instruct 2501 requiere 15.18 GB. 37 de 40 capas caben en los 16 GB de VRAM de Apple M2 Pro 16GB; las capas restantes se descargan al CPU.
¿Puedo ejecutar Mistral Small 24B Instruct 2501 en Apple M2 Pro 16GB?
Sí, con rendimiento reducido. Apple M2 Pro 16GB puede ejecutar Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S), pero solo 37 de 40 capas caben en la VRAM. El resto se descarga al CPU.
¿Qué es la cuantización?
La cuantización reduce la precisión numérica de un modelo de su formato original de punto flotante a una representación más compacta. Esto reduce el tamaño del archivo y la huella de VRAM, haciendo posible ejecutar modelos grandes en hardware de consumo. La contrapartida es una pequeña reducción en la calidad de salida. Q5_K_S comprime Mistral Small 24B Instruct 2501 de su tamaño original a 15.18 GB.
¿Qué cuantización debo elegir para Mistral Small 24B Instruct 2501?
Q5_K_S es una cuantización de calidad media. Los quants de mayor calidad (Q8, Q6) preservan más precisión del modelo pero necesitan más VRAM. Los quants inferiores (Q4, Q3, Q2) reducen el uso de VRAM a costa de cierta calidad. Elija según su hardware disponible y requisitos de calidad.
¿Qué es flash attention y por qué está activado?
Flash attention es un algoritmo eficiente en memoria que acelera el mecanismo de atención en modelos transformer. Reduce el uso de VRAM durante la inferencia evitando la materialización de la matriz de atención completa. Para Mistral Small 24B Instruct 2501 en Apple M2 Pro 16GB, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 16 GB de VRAM disponibles.
¿Por qué se descargan algunas capas al CPU?
Apple M2 Pro 16GB tiene 16 GB de VRAM, pero Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S) requiere aproximadamente 15.18 GB. Solo 37 de 40 capas caben en la VRAM; las capas restantes se ejecutan en el CPU, que es más lento pero funcional.
¿Cómo ejecutar Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S) con Ollama?
Ejecute ollama run mistral-small:24b-instruct-2501-q5_k_s para iniciar Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q5_K_S). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.