Por Javier Morales · Actualizado: 31 de marzo de 2026 · Mistral AI

Cómo correr Mistral Small 3 en local con Ollama

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Correr Mistral Small 3 en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 24B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 14.4 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 Small 3 desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Mistral Small 3

Cuantización	VRAM necesaria	Notas
FP16 (máxima calidad)	57.6 GB	Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad)	28.8 GB	Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado)	14.4 GB (recomendado)	El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo)	7.2 GB	Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Especificaciones de Mistral Small 3

24B

Parámetros

14.4 GB

VRAM Q4

33K

Contexto

Mistral AI

Proveedor

Chat general Programación Razonamiento analysis

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr Mistral Small 3 en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

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

Paso 2: Ejecutar Mistral Small 3

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-small:24b

La primera ejecución descargará el modelo (~14.4 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 Small 3

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-small:24b",
  "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-small:24b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)