Mistral Nemo をローカルに導入するには?
Mistral Nemo は 12.3B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 10GB、8K コンテキストなら 12GB のVRAMを推奨します。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB(で約 ¥101,219)で、推定 77.7 tokens/s です。
Mistral Nemo のバージョン情報
Mistral Nemo のローカル実行に必要なVRAMは?
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 2.9推定 | 5.1 | 8.9 | 23.9 |
| 2-bit | 5.4GGUF | 6.8 | 10.6 | 25.6 |
| 3-bit | 7.1GGUF | 8.1 | 11.9 | 26.9 |
| 4-bit | 7.5GGUF | 9.1 | 12.8 | 27.8 |
| 5-bit | 8.7GGUF | 10.5 | 14.3 | 29.3 |
| 8-bit | 13GGUF | 14.9 | 18.7 | 33.7 |
| FP16 | 24.5GGUF | 26.2 | 30 | 45 |
合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 128K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Mistral Nemo を動かせるGPUは?
AmazonJP
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| 16 | ¥101,2194 件の出品 | 77.7 | 32K | |
| 16 | ¥135,8538 件の出品 | 40.7 | 32K | |
| 16 | ¥141,9809 件の出品 | 39.9 | 32K | |
| 12 | ¥146,80410 件の出品 | 58.9 | 8K | |
| 16 | ¥148,39610 件の出品 | 39.7 | 32K | |
| 32 | ¥175,2273 件の出品 | 77.7 | 128K | |
| 24 | ¥178,8003 件の出品 | 26.4 | 32K | |
| 20 | ¥191,0009 件の出品 | 50.5 | 32K | |
| 16 | ¥215,6424 件の出品 | 36.7 | 32K | |
| 16 | ¥242,08110 件の出品 | 77.3 | 32K | |
| 24 | ¥266,8809 件の出品 | 60.1 | 32K | |
| 16 | ¥286,8444 件の出品 | 82.5 | 32K | |
| 32 | ¥318,5103 件の出品 | 35 | 128K | |
| 16 | ¥335,9328 件の出品 | 62.7 | 32K | |
| 32 | ¥344,5926 件の出品 | 40.7 | 128K | |
| 24 | ¥387,0879 件の出品 | 80.6 | 32K | |
| 128 | ¥600,9716 件の出品 | 16.6 | 128K | |
| 24 | ¥607,5425 件の出品 | 58.9 | 32K | |
| 24 | ¥753,3249 件の出品 | 86.3 | 32K | |
| 32 | ¥1,150,2089 件の出品 | 145.7 | 128K | |
| 128 | ¥1,262,9983 件の出品 | 24.6 | 128K | |
| 22 | —出品なし | 54.2 | 32K | |
| 24 | —出品なし | 112.5 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 35 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 64.3 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 145.7 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 75.9 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 63.9 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 36.7 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 77.3 | 128K | |
| 40 | —出品なし | 128.4 | 128K | |
| 40 | —出品なし | 128.8 | 128K | |
| 48 | —出品なし | 86.3 | 128K | |
| 48 | —出品なし | 54.3 | 128K | |
| 48 | —出品なし | 112.5 | 128K | |
| 64 | —出品なし | 123.8 | 128K | |
| 64 | —出品なし | 99.1 | 128K | |
| 72 | —出品なし | 112.5 | 128K | |
| 84 | —出品なし | 129.3 | 128K | |
| 96 | —出品なし | 145.7 | 128K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 38.3 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 42.9 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 38.3 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 42.9 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —出品なし | 56.5 | 128K |
判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Mistral Nemo をローカルに導入する
Ollama は 1 コマンドで取得して起動します。量子化は公式タグに従います。
ollama run mistral-nemo:12b
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。
vllm serve mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Mistral Nemo にはどれくらいのVRAMが必要ですか?
Q4_K_M・8K コンテキストでは Mistral Nemo に約 10GB のVRAMが必要で、12GB あれば余裕があります。
Mistral Nemo を動かせる最も安いGPUは?
Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥101,219、推定 77.7 tokens/s。
Mistral Nemo は Ollama で動かせますか?
はい。ollama run mistral-nemo:12b で動きます。