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

Cómo correr Mixtral 8x7B en local con Ollama

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Correr Mixtral 8x7B en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 46.7B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 26 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 Mixtral 8x7B desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Mixtral 8x7B

Cuantización	VRAM necesaria	Notas
FP16 (máxima calidad)	93 GB	Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad)	47 GB	Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado)	26 GB (recomendado)	El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo)	14 GB	Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Especificaciones de Mixtral 8x7B

46.7B

Parámetros

26 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 Mixtral 8x7B 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 Mixtral 8x7B

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 mixtral:8x7b

La primera ejecución descargará el modelo (~26 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 Mixtral 8x7B

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": "mixtral:8x7b",
  "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="mixtral:8x7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)