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Por Javier Morales · · Mistral AI

Cómo correr Mistral 7B en local con Ollama

Transparencia: Algunos enlaces de hardware son de afiliado (Amazon). Esto no afecta nuestra evaluación.

Correr Mistral 7B en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 7B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 4.5 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a Mistral 7B desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Mistral 7B

Cuantización VRAM necesaria Notas
FP16 (máxima calidad) 14 GB Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad) 7 GB Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado) 4.5 GB (recomendado) El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo) 2.5 GB Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Sin GPU (solo CPU): Mistral 7B puede correr en CPU con velocidad de aproximadamente 8 tokens/segundo en un Intel Core i7. Funcional pero lento para uso intensivo.

Especificaciones de Mistral 7B

7B
Parámetros
4.5 GB
VRAM Q4
33K
Contexto
Mistral AI
Proveedor
Chat general Programación Razonamiento

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr Mistral 7B en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

  1. 1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
  2. 2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
  3. 3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar Mistral 7B

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática
ollama run mistral:7b

La primera ejecución descargará el modelo (~4.5 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de Mistral 7B

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "mistral:7b", "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos", "stream": false }'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama", ) response = client.chat.completions.create( model="mistral:7b", messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}] ) print(response.choices[0].message.content)

GPUs compatibles con Mistral 7B

Estas GPUs tienen suficiente VRAM para correr Mistral 7B en cuantización Q4 (4.5 GB):

¿No ves tu GPU? Consulta todas las páginas de compatibilidad en la página del modelo Mistral 7B.

¿No sabes si tu GPU puede correr Mistral 7B?

Usa nuestra calculadora de VRAM para comprobarlo al instante y ver las opciones de cuantización disponibles.

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