01Cosa sa fare
- Modello di frontiera europeo a pesi aperti
- Versatile: chat, codice, ragionamento e visione
- MoE: solo 49B attivi su 1T di parametri
- Tag Ollama ufficiale disponibile
- —~580 GB di VRAM in Q4: riservato ai server multi-GPU o ai datacenter
- —Contesto nativo 32k (valore predefinito, da confermare nella model card)
- —Licenza non specificata nelle fonti: verifica prima dell’uso commerciale
04Installare
Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.
02Memoria richiesta
VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.
Quale hardware serve per Mistral Large 4?
Per eseguire Mistral Large 4 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 580 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.
Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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03Velocità prevista
Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.