收录显卡45价格追踪8 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据6,955 条24h 降价最多24h 涨价最多更新于

Mistral Nemo 如何本地部署?

Mistral Nemo 是 12.3B 参数的稠密模型。Q4 量化最低需要 10GB 显存,8K 上下文下推荐 12GB。当前最便宜能跑的显卡是 Tesla V100 16GB,约 ¥4,432,预估 77.7 tokens/s。

Mistral Nemo 版本信息

发布日期2024年7月17日
小版本2407
许可证Apache-2.0
架构稠密
Ollama 标签mistral-nemo:12b
Q4 最低显存10 GB · Q4_K_M · 8K
参数量12.3B
层数40
隐藏维度5,120
KV 头8
头维度128
上下文上限128K
厂商Mistral AI

Mistral Nemo 本地部署需要多少显存?

量化权重体积GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
1-bit2.95.18.923.9
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

总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 128K 上下文上限的档位写「—」。各档取仓库里该比特数的任一文件,优先 unsloth 动态量化,所以同一档不同模型对应的文件名可能不同。

什么显卡能跑 Mistral Nemo?

AmazonJP
设备显存GB预估 t/s建议上下文
Tesla V100 16GB16¥4,4324 条挂单77.732K
Radeon RX 9070 XT16¥5,9498 条挂单40.732K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥6,2179 条挂单39.932K
GeForce RTX 507012¥6,42810 条挂单58.98K
Radeon RX 7800 XT16¥6,49810 条挂单39.732K
Tesla V100 32GB32¥7,6733 条挂单77.7128K
Arc Pro B6024¥7,8293 条挂单26.432K
Radeon RX 7900 XT20¥8,3639 条挂单50.532K
Radeon RX 6950 XT16¥9,4424 条挂单36.732K
GeForce RTX 5070 Ti16¥10,60010 条挂单77.332K
Radeon RX 7900 XTX24¥11,6869 条挂单60.132K
GeForce RTX 508016¥12,5604 条挂单82.532K
Arc Pro B7032¥13,9473 条挂单35128K
GeForce RTX 408016¥14,7108 条挂单62.732K
Radeon AI PRO R970032¥15,0896 条挂单40.7128K
GeForce RTX 309024¥16,9509 条挂单80.632K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128¥26,3156 条挂单16.6128K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥26,6035 条挂单58.932K
GeForce RTX 409024¥32,9869 条挂单86.332K
GeForce RTX 509032¥50,3659 条挂单145.7128K
DGX Spark 128GB128¥55,3043 条挂单24.6128K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22暂无挂单54.232K
GeForce RTX 5090 D V224暂无挂单112.532K
Arc Pro B6532暂无挂单35128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32暂无挂单64.3128K
GeForce RTX 5090 D32暂无挂单145.7128K
Instinct MI10032暂无挂单75.9128K
Instinct MI50 32GB32暂无挂单63.9128K
Radeon PRO W780032暂无挂单36.7128K
RTX PRO 4500 Blackwell32暂无挂单77.3128K
A100 40GB PCIe40暂无挂单128.4128K
CMP 170HX 40GB40暂无挂单128.8128K
GeForce RTX 4090 48GB48暂无挂单86.3128K
Radeon PRO W790048暂无挂单54.3128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48暂无挂单112.5128K
CMP 170HX 64GB64暂无挂单123.8128K
Instinct MI21064暂无挂单99.1128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72暂无挂单112.5128K
RTX PRO 6000D84暂无挂单129.3128K
RTX PRO 6000 Blackwell96暂无挂单145.7128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暂无挂单38.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暂无挂单42.9128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暂无挂单38.3128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暂无挂单42.9128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暂无挂单56.5128K

判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 Mistral Nemo

Ollama

Ollama 一条命令拉起,量化档位由官方标签决定。

ollama run mistral-nemo:12b
llama.cpp

llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。

llama-server -hf bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

常见问题

Mistral Nemo 需要多少显存?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Mistral Nemo 约需 10GB 显存,留到 12GB 更稳。

哪张显卡最便宜能跑 Mistral Nemo?

Tesla V100 16GB,16GB 显存,当前中位价约 ¥4,432,预估 77.7 tokens/s。

Mistral Nemo 能用 Ollama 跑吗?

能,命令是 ollama run mistral-nemo:12b。