Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506)
Mistral AI 的 Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506)（24B 參數）。以 Q4_K_M 量化、8K 上下文估算約需 16.0 GiB 記憶體。 Mistral 的 24B 模型，能看圖、支援函式呼叫，採 Apache-2.0 授權；4-bit 量化放得進 16 GB 顯示卡。
最後更新: 2026-10-13
模型資訊
執行方式
ollama run mistral-small3.2:24b
所需記憶體
模型權重＋KV 快取＋執行環境開銷，單位 GiB。量化越低越省記憶體，品質略降。
| 量化 | 4K 上下文 | 8K 上下文 | 32K 上下文 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 15.4 GiB | 16.0 GiB | 19.7 GiB |
| Q5_K_M | 17.8 GiB | 18.4 GiB | 22.2 GiB |
| Q6_K | 20.5 GiB | 21.1 GiB | 24.8 GiB |
| Q8_0 | 26.1 GiB | 26.7 GiB | 30.4 GiB |
| FP16 | 48.1 GiB | 48.7 GiB | 52.4 GiB |
哪些硬體跑得動
在 8K 上下文長度下，各硬體放得下的最佳量化版本。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
常見問題
Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 需要多少 VRAM／記憶體？
以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 16.0 GiB，Q8_0 約需 26.7 GiB（含模型權重、KV 快取與執行環境開銷）。上下文越長，KV 快取越大。
GeForce RTX 4090 跑得動 Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 嗎？
可以。Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上以 Q6_K 量化、8K 上下文約需 21.1 GiB，預估生成速度約每秒 36 個 token。
Mac 可以跑 Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 嗎？
可以。Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 在 M3 Ultra（96 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 48.7 GiB，預估生成速度約每秒 11 個 token。
Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 可以商用嗎？
Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) 採用 Apache-2.0 授權。授權允許商業使用（請仍詳閱條款中的限制）。
資料來源
- https://docs.mistral.ai/getting-started/changelog/
- https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506
- https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506/resolve/main/config.json
- https://huggingface.co/api/models/mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506?expand[]=safetensors
- https://ollama.com/library/mistral-small3.2/tags