Mistral Small 3.2 24B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
23.6B dense with vision, 128K context, Apache 2.0. Mistral describes it explicitly as surgical: no architecture change from 3.1, just better instruction adherence, tool use and structured output, plus HumanEval Plus at 92.90%. 15.0 GB at Q4_K_M.
Mistral Small 3.2 24B 在 Q4_K_M 下约需 15 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。包含 8K 上下文的 KV 缓存，因此数值高于上方的主数字。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 9.9 GB | ~75 tok/s | 可运行 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 12.2 GB | ~61 tok/s | 可运行 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 16.4 GB | ~45 tok/s | 可运行 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 18.9 GB | ~40 tok/s | 可运行 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 21.5 GB | ~35 tok/s | 可运行 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 27.2 GB | ~4 tok/s | 需卸载 | |
| F16 16.00 bpw | 49.3 GB | ~2 tok/s | 需卸载 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. Mistral Small 3.2 24B 显存计算器 →
运行 Mistral Small 3.2 24B
目录中能运行 Mistral Small 3.2 24B 的最便宜 GPU 是 AMD Radeon RX 7900 XT (20 GB).
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如何运行 Mistral Small 3.2 24B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run mistral-small:24b规格
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- 参数量
- 23.6 Billion
- 上下文窗口
- 131,072
- 架构
- Dense Transformer (vision)
- 提供商
- Mistral AI
- 许可证
- Apache 2.0
- Practical deployment
- Single consumer GPU
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 32 GB
- 记录更新于
- 2026-09-06
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
| 基准 | 分数 | 来源 |
|---|---|---|
| HumanEval Plus | 92.9 / 100 % | 已发布 · https://docs.mistral.ai/models/mistral-small-3-2-25-06 |
| Arena Hard | 43.1 / 100 % | 已发布 · https://venturebeat.com/ai/mistral-just-updated-its-open-source-small-model-from-3-1-to-3-2-heres-why |
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Mistral Small 3.2 24B — 常见问题
How much VRAM does Mistral Small 3.2 24B need?
About 15 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Mistral Small 3.2 24B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Mistral Small 3.2 24B needs about 15 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 45 tokens/sec.
How do I run Mistral Small 3.2 24B locally?
Install Ollama and run `ollama run mistral-small:24b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.