Famille Mistral · 119B paramètres★ Made in France

Mistral Small 4

MoE 119B/6.5B actifs unifie chat+raisonnement+vision+code. Le flagship FR de 2026.

🇫🇷 Mistral AI·Licence Apache 2.0·Contexte 250k tokens·Sortie Mars 2026·Tient dans les 128 Go de l'AI TOP ATOM de GIGABYTE (lien affilié)← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Flagship MoE FR
  • Unifie 4 produits Mistral
  • 256k ctx
  • Apache 2.0
Limites à connaître
  • —72+ Go en Q4 — prosumer workstation
  • —Rompt la continuité Small 3.x
Architecture
MoE 119B/6.5B actifs · 256k ctx · unifie instruct+reasoning+vision+code
Entraînement
Remplace Small 3.x et Pixtral en un seul modèle.
Idéal pour
AgentsVisionCodeRaisonnement

04Installer

Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.

$# HuggingFace : mistralai/Mistral-Small-4 (pas encore de tag Ollama officiel)
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
72 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
86 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
128 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
238 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 96 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour Mistral Small 4 ?

Pour exécuter Mistral Small 4 en local en quantification Q4, il faut environ 72 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.

Offre actuelle : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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Pourquoi ce choix ? Notre fiche complète sur GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) →

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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900