# Mistral Small 4 119B (2603)

> 地端世界 · https://onpremworld.com/zh-tw/models/mistral-small-4-119b · 最後更新: 2026-10-16 · CC BY 4.0

總參數 119B、啟用 6.5B 的 MoE 模型，採壓縮式 KV 快取（MLA）；4-bit 量化需要 72 GB 的顯示卡或 96 GB 統一記憶體的電腦。Ollama 目前還沒有它的標籤。

|  |  |
|---|---|
| 開發者 | Mistral AI |
| 參數量 | 119B (6.5B 啟用, MoE) |
| 原生上下文長度 | 262,144 tokens |
| 授權 | Apache-2.0 |
| 可商用 | 可以 |
| KV 快取 | 壓縮式 KV（MLA），36 層 |
| 發布 | 2026-03 |

## 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 | 8K | 32K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 71.1 GiB | 71.2 GiB | 71.8 GiB |
| Q5_K_M | 83.4 GiB | 83.4 GiB | 84.0 GiB |
| Q6_K | 96.4 GiB | 96.5 GiB | 97.1 GiB |
| Q8_0 | 124.2 GiB | 124.3 GiB | 124.8 GiB |
| FP16 | 233.3 GiB | 233.4 GiB | 233.9 GiB |

## 哪些硬體跑得動 (8K)

| 硬體 | 記憶體 | 最佳量化 | tok/s（預估） |
|---|---|---|---|
| DGX Station (GB300) | 252 GB | FP16 | 217 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | 96 GB | Q5_K_M | 176 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | 96 GB | Q5_K_M | 176 |
| RTX PRO 5000 72GB Blackwell | 72 GB | Q4_K_M | 162 |
| M5 Max (18-core CPU / 40-core GPU) | 128 GB | Q5_K_M | 74 |
| M4 Max (16-core CPU / 40-core GPU) | 128 GB | Q5_K_M | 67 |
| M5 Ultra | 512 GB | FP16 | 54 |
| M3 Ultra | 512 GB | FP16 | 38 |
| RTX Spark (N1X) laptops & compact desktops | 128 GB | Q5_K_M | 36 |
| DGX Spark | 128 GB | Q5_K_M | 33 |
| Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems | 128 GB | Q5_K_M | 31 |
| Ryzen AI Max+ PRO 495 (Gorgon Halo) systems | 192 GB | Q8_0 | 23 |
| GeForce RTX 3060 (12 GB) | 12 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 3090 | 24 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 4080 SUPER | 16 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 4090 | 24 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 5070 | 12 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 5080 | 16 GB | 放不下 | – |
| GeForce RTX 5090 | 32 GB | 放不下 | – |
| Radeon RX 7900 XT | 20 GB | 放不下 | – |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 GB | 放不下 | – |
| Radeon RX 9060 XT 16GB | 16 GB | 放不下 | – |
| Radeon RX 9070 XT | 16 GB | 放不下 | – |
| Arc B580 | 12 GB | 放不下 | – |
| RTX A6000 | 48 GB | 放不下 | – |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB | 放不下 | – |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 放不下 | – |
| Arc Pro B60 | 24 GB | 放不下 | – |
| Arc Pro B70 | 32 GB | 放不下 | – |
| M4 Pro | 64 GB | 放不下 | – |
| M4 Max (14-core CPU / 32-core GPU) | 36 GB | 放不下 | – |
| M5 | 32 GB | 放不下 | – |
| M5 Pro | 64 GB | 放不下 | – |
| M5 Max (18-core CPU / 32-core GPU) | 36 GB | 放不下 | – |
| M6 (16GB configuration, 153 GB/s) | 16 GB | 放不下 | – |
| M6 (24GB/32GB configurations, 170 GB/s) | 32 GB | 放不下 | – |
| RTX PRO 5000 48GB Blackwell | 48 GB | 放不下 | – |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 GB | 放不下 | – |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24 GB | 放不下 | – |

## 常見問題

### Mistral Small 4 119B (2603) 需要多少 VRAM／記憶體？

以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 71.2 GiB，Q8_0 約需 124.3 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 4 119B (2603) 嗎？

Mistral Small 4 119B (2603) 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上，即使用 Q4_K_M 量化、8K 上下文也放不下。

### Mac 可以跑 Mistral Small 4 119B (2603) 嗎？

可以。Mistral Small 4 119B (2603) 在 M3 Ultra（96 GB）上以 Q4_K_M 量化、8K 上下文約需 71.2 GiB，預估生成速度約每秒 106 個 token。

### Mistral Small 4 119B (2603) 可以商用嗎？

Mistral Small 4 119B (2603) 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-4-119B-2603
- https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603/resolve/main/config.json
- https://huggingface.co/api/models/mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603?expand[]=safetensors