Mistral Small 3.2 24B en RTX 5080 (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Mistral Small 3.2 24B (24.01B total, 24.01B activos, GQA Denso) requiere 13.35 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 15.16 GiB totales a 8K de contexto y 18.91 GiB a 32K en RTX 5080 (~42.1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos24.01B / 24.01B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 13.35 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

16 GB · 960 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 15.16 GiB (16.28 GB) / 16 GiB (95%)

Pesos del Modelo: 13.35 GiB Caché KV y Estado: 1.25 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

15.16 GiB

16.28 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

15.2 GiB

16 GB (física)

Margen de Seguridad

+0.04 GiB

95% utilización

Velocidad Decode Est.

~42.1 tok/s

24.01B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1224 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~3347 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$1.25

GQA Denso · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

Arc Pro B60 24GB (24GB)

~$599

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.19 / h

1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~3347ms · ~42.1 tok/s)

[Mistral Small 3.2 24B · 15.16 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~26.6 meses

Electricidad local est.: $4.26 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 3090 (Nube Comunitaria)	24 GB	$0.22 / h	$26.75 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Host Verificado)	24 GB	$0.19 / h	$22.98 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Mistral Small 3.2 24B

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

17.82 GiB

Pesos del Modelo: 13.35 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.36 GiB · Act: 1.11 GiB

GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

51.48 GiB

Pesos del Modelo: 44.72 GiB · Gradientes + Optimizador: 5.28 GiB · Act: 1.48 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

185.95 GiB

Pesos del Modelo: 44.72 GiB · Gradientes + Optimizador: 138.63 GiB · Act: 2.6 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

RTX 5080 (16GB físicos, 15.2 GiB utilizables) ejecuta Mistral Small 3.2 24B en 4 bits (Q4_K_M) con 15.16 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 0.04 GiB (~42.1 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Mistral Small 3.2 24B utiliza topología GQA Denso (24.01B totales, 24.01B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.25 GiB a 5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2.5 GiB en 32K (total 16.41 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Mistral Small 3.2 24B @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (RTX 5080)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	44.72 GiB	1.25 GiB	46.53 GiB (49.96 GB)	~1.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	23.33 GiB	1.25 GiB	25.14 GiB (26.99 GB)	~5.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	18.02 GiB	1.25 GiB	19.83 GiB (21.29 GB)	~10.4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	15.61 GiB	1.25 GiB	17.42 GiB (18.7 GB)	~19.5 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	13.35 GiB	1.25 GiB	15.16 GiB (16.28 GB)	~42.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	11.9 GiB	1.25 GiB	13.71 GiB (14.72 GB)	~46.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	10.69 GiB	1.25 GiB	12.5 GiB (13.42 GB)	~51.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	8.65 GiB	1.25 GiB	10.46 GiB (11.23 GB)	~63.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5080 (16GB) ejecutar Mistral Small 3.2 24B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Mistral Small 3.2 24B requiere 15.16 GiB de VRAM total (13.35 GiB pesos + 1.25 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 5080, alcanzando ~42.1 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Mistral Small 3.2 24B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 18.91 GiB (20.3 GB decimales).

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