AI
LocalAI Calc
VRAM・速度・100万トークン単価
Mistral AI · Dense · GQA

Mistral Small 24B Instruct 2501:量子化・コンテキスト別のVRAM

23.6Bパラメータ、40レイヤー、KVヘッド8。GBに換算するとこうなります。

23.6B parameters 14.2 GB at Q4_K_M 40 layers 8 KV heads
アーキテクチャ
Parameters23.6BVendor model card
Layers40config.json
Hidden size5120config.json
Attention heads32config.json
KV heads8config.json (GQA)
Head dim128config.json
Max context32768 tokensconfig.json

Source: mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 config.json

量子化別のVRAM
Total includes 8K of KV cache and 1.5 GB runtime overhead.
量子化WeightsKV @ 8K必要量搭載可能
FP16 / BF16
2.0 B/param
47.2 GB1.3 GB50.0 GBMac Studio M4 Max 128GB
INT8 / Q8_0
1.06 B/param
25.0 GB1.3 GB27.9 GBMac Studio M4 Max 128GB
Q4_K_M (4-bit)
0.6 B/param
14.2 GB1.3 GB17.0 GBMac Studio M4 Max 128GB
Q5_K_M (5-bit)
0.72 B/param
17.0 GB1.3 GB19.8 GBMac Studio M4 Max 128GB
コンテキスト別のKVキャッシュ
Q4_K_M weights plus 1.5 GB overhead. KV cache at FP16.
コンテキストKVキャッシュ必要量搭載可能
4k0.7 GB16.3 GBMac Studio M4 Max 128GB
8k1.3 GB17.0 GBMac Studio M4 Max 128GB
16k2.7 GB18.3 GBMac Studio M4 Max 128GB
32k5.4 GB21.0 GBMac Studio M4 Max 128GB
64k10.7 GB26.4 GBMac Studio M4 Max 128GB
128k21.5 GB37.1 GBMac Studio M4 Max 128GB

結論

At Q4_K_M the weights alone are about 14.2 GB. With 8K of context and 1.5 GB of runtime overhead it lands near 17.0 GB. It fits: RTX 4090, RTX 3090, RTX 5090, Mac Studio M4 Max 128GB.

計算ツールに戻る →  ·  コスト比較を開く →  ·  Why 70B won't fit in 24 GB →

スループットはメモリ帯域と公開実測に基づく推定値、VRAMはモデル構造と量子化の仮定から算出しています。購入前にご自身の環境で確認してください。