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// Mistral / Magistral / Devstral · 文本大模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3 本地部署与显存需求

7.25B 参数。4 位量化约 6.4 GB,BF16 约 17.5 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-05-22许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方Mistral AI · mistralai
系列Mistral / Magistral / Devstral · Mistral
类型文本大模型
参数量7.25B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度32K tokens (32,768)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构32 层 · GQA
发布权重BF16 · 29.0 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2024-05-22 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)14.5 GB 17.5 GB20.7 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_07.7 GB 10.0 GB13.3 GB 12GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)4.4 GB 6.4 GB9.6 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.1 GB · 32K 4.3 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

mistralai 官方发布的 2 个仓库。

05Mistral / Magistral / Devstral 其他模型

全部 35 个 →
模型参数4 位合计发布
LIDstral-Arabic——2026-10-08
Voxtral-Mini-4B-Realtime-Arabic4.43B3.5 GB2026-10-08
Shieldstral-1.0-3B3.85B3.9 GB2026-07-16
Mistral-Medium-3.5-128B127.7B88.6 GB2026-03-31
Mistral-Small-4-119B-2603119B / 6.5B80.0 GB2026-01-23
Voxtral-Mini-4B-Realtime-26024.43B3.5 GB2026-01-21
Devstral-2-123B-Instruct-2512125B86.8 GB2025-11-28
Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512675B / 41B451 GB2025-11-28

06来源

数据核对于 2025-12-03。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)