7.2BMistral 7B Instruct v0.3の必要VRAM
量子化・コンテキスト長別の早見表
Mistral 7B Instruct v0.3(Mistral AI / 7.2B / 汎用・チャット)を ローカルで動かすのに必要なメモリを、重み＋KVキャッシュ＋作業領域の合計として計算しました。 諸元は配布元の公開データから取得しています。
あなたのPCで動くか
あなたのPC検出中…GPUを自動検出中…VRAM 8GBメモリ 16GBWindows
他のPCで試す
コンテキスト長8,192 トークン
あなたの環境(VRAM 8GB)での判定
- AQ4_K_M5.9GB快適に動く
- BQ5_K_M6.7GBぎりぎり載る
- BQ6_K7.4GBぎりぎり載る
- CQ8_09.1GB動くが遅い
- DFP1615.8GBかなり遅い
S〜F のランクの意味はトップページに一覧があります。
他のモデルも一括で判定するならローカルLLM動作チェッカーへ。
必要メモリの早見表
| 量子化 | 4k トークン | 8k トークン | 32k トークン |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M4.9bit/重み | 5.4GB | 5.9GB | 8.9GB |
| Q5_K_M5.72bit/重み | 6.2GB | 6.7GB | 9.7GB |
| Q6_K6.57bit/重み | 6.9GB | 7.4GB | 10.4GB |
| Q8_08.5bit/重み | 8.6GB | 9.1GB | 12.1GB |
| FP1616bit/重み | 15.3GB | 15.8GB | 18.8GB |
KVキャッシュは16bitで計算しています(8bitにすると、この表のうちKV分だけが半分になります)。
モデルの諸元
- パラメータ数: 7,248,023,552(7.2B)
- 層数: 32 / KVヘッド数: 8 / ヘッド次元: 128
- KVキャッシュ: 1トークンあたり 128KiB(16bit時)
- 最大コンテキスト長: 32,768 トークン
- ライセンス: apache-2.0
出典: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3(パラメータ数)/ config.json(層数・KVヘッド数・ヘッド次元・最大コンテキスト長)。ライセンスや利用条件は配布元をご確認ください。
同じ用途の他のモデル
- Qwen2.5 7B Instruct7.6B
- Llama 3.1 8B Instruct8.0B
- Qwen3 8B8.2B
- Gemma 3 12B12.2B