/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16
Библиотека
mlx
Опубликована
31 июл 2025

mlx-community_Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Многоязычная 24-миллиардная instruct-модель Mistral Small 3.2 в формате GGUF для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это BF16-версия Mistral Small 3.2 24B Instruct в формате GGUF, подготовленная сообществом mlx-community и опубликованная TensorBlock. Репозиторий содержит файлы, совместимые с llama.cpp; модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы с инструкциями. В README приведён шаблон промпта и варианты квантованных файлов, причём для некоторых малых квантовок отмечена существенная потеря качества.

Модель содержит 24 млрд параметров и поддерживает многоязычный диалог, в том числе на русском, английском, французском, немецком, испанском, китайском и других языках из карточки. Лицензия — Apache-2.0. Указанная сборка — BF16 в GGUF; доступность файлов разных квантовок позволяет выбирать компромисс между размером и качеством. Для работы с GGUF требуется совместимый рантайм; README подтверждает совместимость с llama.cpp начиная с указанного коммита.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на русском и других языках
  • ответы на вопросы и объяснение понятий
  • составление и редактирование текстов по инструкции
  • суммаризация предоставленных материалов
  • локальный запуск чат-модели через llama.cpp

Ограничения

README предупреждает, что малые варианты квантования, например Q2_K и Q3_K, заметно теряют в качестве; для большинства сценариев они не рекомендуются. Для запуска необходим совместимый с GGUF программный стек.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Website Twitter Discord GitHub Telegram

mlx-community/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16 - GGUF

This repo contains GGUF format model files for mlx-community/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16.

The files were quantized using machines provided by TensorBlock, and they are compatible with llama.cpp as of commit b5753.

Our projects

Prompt template

<s>[SYSTEM_PROMPT]{system_prompt}[/SYSTEM_PROMPT][INST]{prompt}[/INST]

Model file specification

FilenameQuant typeFile SizeDescription
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q2_K.ggufQ2_K8.890 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q3_K_S.ggufQ3_K_S10.400 GBvery small, high quality loss
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q3_K_M.ggufQ3_K_M11.474 GBvery small, high quality loss
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q3_K_L.ggufQ3_K_L12.401 GBsmall, substantial quality loss
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q4_0.ggufQ4_013.442 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q4_K_S.ggufQ4_K_S13.549 GBsmall, greater quality loss
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q4_K_M.ggufQ4_K_M14.334 GBmedium, balanced quality - recommended
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q5_0.ggufQ5_016.304 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q5_K_S.ggufQ5_K_S16.304 GBlarge, low quality loss - recommended
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q5_K_M.ggufQ5_K_M16.764 GBlarge, very low quality loss - recommended
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q6_K.ggufQ6_K19.346 GBvery large, extremely low quality loss
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q8_0.ggufQ8_025.055 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended

Downloading instruction

Command line

Firstly, install Huggingface Client

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Then, downoad the individual model file the a local directory

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-GGUF --include "Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-Q2_K.gguf" --local-dir MY_LOCAL_DIR

If you wanna download multiple model files with a pattern (e.g., *Q4_K*gguf), you can try:

huggingface-cli download tensorblock/mlx-community_Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-bf16-GGUF --local-dir MY_LOCAL_DIR --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Ревизия весов
b978f9a

0 моделей