収録 GPU45価格追跡8 日2026年9月3日 から直近 24h の価格データ6,955 件24h 最大の値下げGeForce RTX 5070 Ti-6.3%24h 最大の値上げRTX PRO 4000 Blackwell+7.7%データ更新

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 ¥46,846)で、推定 77.7 tokens/s です。

Mistral Nemo のバージョン情報

発売日2024年7月17日
Hugging Face リポジトリmistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
リビジョン2407
ライセンスApache-2.0
アーキテクチャDense
Ollama タグmistral-nemo:12b
Q4 最小VRAM10 GB · Q4_K_M · 8K
パラメータ数12.3B
レイヤー数40
隠れ層次元5,120
KV ヘッド数8
ヘッド次元128
最大コンテキスト128K
提供元Mistral AI

Mistral Nemo のローカル実行に必要なVRAMは?

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
1-bit2.9推定5.18.923.9
2-bit5.4GGUF6.810.625.6
3-bit7.1GGUF8.111.926.9
4-bit7.5GGUF9.112.827.8
5-bit8.7GGUF10.514.329.3
8-bit13GGUF14.918.733.7
FP1624.5GGUF26.23045

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?

eBay
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Tesla V100 16GB16¥46,84634 件の出品77.732K
Radeon RX 6950 XT16¥76,7979 件の出品36.732K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥84,6303 件の出品54.232K
Radeon RX 7800 XT16¥87,24124 件の出品39.732K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,51612 件の出品39.932K
Radeon RX 7900 XT20¥107,51624 件の出品50.532K
Tesla V100 32GB32¥110,58823 件の出品77.7128K
Instinct MI50 32GB32¥117,9607 件の出品63.9128K
GeForce RTX 507012¥119,03523 件の出品58.98K
Radeon RX 9070 XT16¥122,10712 件の出品40.732K
Radeon RX 7900 XTX24¥153,44025 件の出品60.132K
Instinct MI10032¥153,4407 件の出品75.9128K
GeForce RTX 5070 Ti16¥184,31310 件の出品77.332K
GeForce RTX 408016¥193,98930 件の出品62.732K
GeForce RTX 309024¥238,07180 件の出品80.632K
GeForce RTX 508016¥276,46914 件の出品82.532K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥453,1023 件の出品58.932K
GeForce RTX 409024¥491,34740 件の出品86.332K
Radeon PRO W790048¥536,8113 件の出品54.3128K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥660,4543 件の出品77.3128K
A100 40GB PCIe40¥752,45713 件の出品128.4128K
Instinct MI21064¥775,03511 件の出品99.1128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥852,2933 件の出品38.3128K
GeForce RTX 509032¥998,36112 件の出品145.7128K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥1,005,5804 件の出品38.3128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,113,5575 件の出品42.9128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,608,7944 件の出品145.7128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥3,379,06811 件の出品56.5128K
Arc Pro B6024出品なし26.432K
GeForce RTX 5090 D V224出品なし112.532K
Arc Pro B6532出品なし35128K
Arc Pro B7032出品なし35128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32出品なし64.3128K
GeForce RTX 5090 D32出品なし145.7128K
Radeon AI PRO R970032出品なし40.7128K
Radeon PRO W780032出品なし36.7128K
CMP 170HX 40GB40出品なし128.8128K
GeForce RTX 4090 48GB48出品なし86.3128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48出品なし112.5128K
CMP 170HX 64GB64出品なし123.8128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72出品なし112.5128K
RTX PRO 6000D84出品なし129.3128K
DGX Spark 128GB128出品なし24.6128K
Mac Studio M5 Max 128GB128出品なし42.9128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし16.6128K

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

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

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

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 ¥46,846、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。