Mixtral 8x7B

Apache 2.0

Mistral AI · 47B (12.9B active) · Mezcla de expertos

MoE with 12.9B active params Comprueba si tu GPU o Mac puede ejecutar Mixtral 8x7B localmente — 26.3 GB mínimo, 43.8 GB recomendado.

2023-1232K contexto

Mezcla de expertos

Expertos totales: 8
Expertos activos: 2
Parámetros activos: 12.9B

Opciones de cuantización

CuantBitsVRAMCalidadEstado
Q2_K215.5 GBlow
Q3_K_M321.6 GBmoderate
Q4_K_M424.6 GBgood
Q5_K_M530.6 GBgood
Q6_K636.6 GBexcellent
Q8_0848.6 GBexcellent
F161696.8 GBlossless

Sobre este modelo

The Mixtral large Language Models (LLM) are a set of pretrained generative Sparse Mixture of Experts.

Sizes

  • mixtral:8x22b
  • mixtral:8x7b

Mixtral 8x22b

ollama run mixtral:8x22b

Mixtral 8x22B sets a new standard for performance and efficiency within the AI community. It is a sparse Mixture-of-Experts (SMoE) model that uses only 39B active parameters out of 141B, offering unparalleled cost efficiency for its size.

Mixtral 8x22B comes with the following strengths:

  • It is fluent in English, French, Italian, German, and Spanish
  • It has strong maths and coding capabilities
  • It is natively capable of function calling
  • 64K tokens context window allows precise information recall from large documents

References

Announcement

HuggingFace

¿Puedo ejecutar Mixtral 8x7B localmente?

¿Puedo ejecutar Mixtral 8x7B localmente?
Mixtral 8x7B necesita alrededor de 26.3 GB de memoria como mínimo y 43.8 GB recomendados. Abre esta página para evaluarlo con tu GPU o Mac, y luego ejecútalo con runai, Ollama o LM Studio.
¿Cuánta VRAM necesita Mixtral 8x7B?
En Q4_K_M, Mixtral 8x7B usa aproximadamente 24.6 GB de VRAM. Cuantizaciones más altas necesitan más memoria; las más bajas caben en tarjetas más ajustadas con una pérdida de calidad.