0124B
Mistral Small 3.2 24B
公式 instruct checkpoint
正確な指示、多言語チャット、Apache-2.0 の基準点を求める場合に向きます。
RP 特化モデルより文学的な表現や先回りが控えめに感じられることがあります。
モデルカードを見る ↗日本語
MISTRAL 24B / RP GUIDE
24B RP に唯一の正解はありません
最適なモデルはキャラクターカード、手元のハードウェア、好みの文体で変わります。まず完全なリポジトリ ID を控え、声、一貫性、自発性、反復、コンテキスト、ライセンスを比べましょう。公式情報とコミュニティの報告を分けて整理します。
条件付きの結論
書きたいシーンから選ぶ
ここで挙げるのは検証できる出発点で、総合ランキングではありません。カードとコメントは異なる条件で試されているため、自分のカードで確かめてください。
0224B
Magidonia 24B v4.3
コミュニティ RP tune
文体、展開の自発性、柔軟な system prompt を重視するなら試す価値があります。
独自のテンプレートと sampler を持つコミュニティモデルです。引用された称賛はベンチマークではありません。
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Cydonia 24B v4.3
Mistral Small 3.2 ベースの RP tune
キャラクターの声、グループチャット、場面展開を比べる候補です。
カードには物理や因果の小さなミスが報告されています。Heretic 版は別の成果物です。
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VoidAI Umbra
RP 優先の merged LoRA
没入感のある描写、強いキャラクターの声、場面の推進を狙ったモデルです。
長文の反復、ユーザーキャラの代筆、厳密な複数キャラ形式が弱点として記載されています。
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Mistral Small 24B Roleplay V3
GGUF 配布の RP tune
llama.cpp や GGUF を使うローカル環境で、ファイルサイズを選びたい場合に便利です。
Q4、Q6、Q8 はメモリ、速度、忠実度の交換条件です。公式の新リリースではありません。
モデルカードを見る ↗判断基準
ダウンロード前に違いを数値化する
実際のセッションに効く項目を採点します。最初の返答は美しくても 16k で脇役を忘れるなら、文体が地味でも記憶が安定するモデルの方が合うかもしれません。
| 基準 | 公式 3.2 | コミュニティ RP | 向く用途 |
|---|---|---|---|
| キャラクター整合性 | 指示への追従が安定 | 声は強いが 8 から 16k で検証 | 長期カード |
| 文体と自発性 | 制御された直接的な出力 | Magidonia、Cydonia、Umbra は創作の推進を重視 | 文学的な場面 |
| 反復 | 3.2 は 3.1 より無限生成が約 2 倍少ないと報告 | tune、量子化、sampler に依存 | 長い出力 |
| コンテキスト | 3.2 系は 128k 対応を記載 | 実用上の KV cache は backend と量子化次第 | lore の多い会話 |
| ハードウェア | BF16/FP16 で約 55GB GPU | GGUF は Q4_K_S 13.6GB から Q8_0 25.2GB | ローカル実行 |
| ライセンスと更新 | Apache 2.0 で ID が明確 | カード、base、日付、variant を個別確認 | 共有や公開 |
選択スコア = 0.30 × カード適合 + 0.20 × 声 + 0.20 × 一貫性 + 0.15 × 文脈 + 0.10 × ハードウェア適合 + 0.05 × ライセンス確度。用途に合わせて重みを変えます。
再現できるテスト
1 枚のカード、2 ターン、1 回に 1 変更
base と RP tune を違う prompt で比べないでください。キャラクター、場面、コンテキスト、出力上限を固定し、prompt と量子化ファイルを結果と一緒に保存します。
- 1
1 ターン目: 声を確認
同じカード、設定、開始アクションを渡します。語彙、視点、自発性、ユーザーキャラの境界を見ます。
- 2
2 ターン目: 継続性を試す
小さな事実、新しい感情、2 人目のキャラクターを追加します。忘却、反復、急な文体変化、勝手な行動を記録します。
- 3
雰囲気ではなく失敗を採点
整合性、文体、主体性、反復、遅延を 1 から 5 で採点し、temperature、top_p、context、quant、backend を記録します。
- 4
一番困らない妥協を選ぶ
カードとマシンの両方に合う候補を残します。新しい量子化やテンプレートを試してから外しましょう。
ローカル設定
ファイル、テンプレート、sampler が結果を変える
弱い返答に見えても、原因は重みより前の層かもしれません。生成値を変える前に ID、形式、chat template を確認します。
完全な model ID を確認
3.2、3.1、base、instruct、Magidonia、Cydonia、Umbra は別の成果物です。「Mistral 24B」だけでは足りません。
実ファイルでメモリを計画
3.2 のカードは BF16/FP16 で約 55GB GPU と記載します。GGUF ではサイズが変わり、KV cache と context の余裕も必要です。
カードの template を使う
Mistral のカードが示す tokenizer と chat format を使います。`<s>` や role marker が出るなら二重適用を止めます。
sampler は出発点として扱う
公式カードは一般用途で低い temperature を提案します。RP tune は別の値を求めることがあります。prompt を固定して 1 値ずつ変えます。
TABBIT を調査デスクに
モデルカードを比較結果の隣に置く
Tabbit は Mistral 24B を実行せず、ローカル RP フロントエンドの代わりにもなりません。このガイドの確認時、Tabbit の公開モデル一覧に Mistral は見当たりませんでした。公式カード、量子化ページ、Reddit メモ、結果をまとめる用途で使えます。
- 1
公式カードとコミュニティカードを開く
正確な ID、ライセンス、更新日を近いタブに置き、根拠と個人の好みを分けます。
- 2
@ でページとファイルを参照
カード、スクリーンショット、ローカルメモを質問に添え、IDを残して未知の点を示すチェックリストを作ります。
- 3
実際に表示されるモデルを比べる
Tabbit は複数モデルの回答を比較し、ソースを要約できます。picker は変わるため、インストール後に確認してください。
モデルデスク
ID を見える場所に置き、ソースを近くに保つ。ブラウザが実験ノートになります。
上のソースカードは確認した内容の記録です。すべての endpoint やモデルが今後も利用できるという約束ではありません。
FAQ
Mistral 24B RP を選ぶ前の疑問
ロールプレイに最適な Mistral 24B はどれですか？+
根拠のある一つの勝者はありません。Small 3.2 を基準にし、Magidonia、Cydonia、Umbra、Roleplay V3 を自分のカードで試してください。
Skyfall は 24B ですか？+
検索結果では 36B の upscale と 31B のコミュニティモデルとして現れます。Mistral Small 24B 由来でも、24B checkpoint とは限りません。
キャラクターの一貫性が一番高いモデルは？+
コミュニティカードは Magidonia と Cydonia の一貫性を評価し、Umbra は声と場面の勢いを重視します。定性的な報告なので 2 ターンで確認します。
どの量子化を選びますか？+
context を含めて収まる中で最も高品質なものを選びます。Roleplay V3 のページは Q4_K_S 13.6GB、Q4_K_M 14.4GB、Q6_K 19.4GB、Q8_0 25.2GB を掲載しています。
Tabbit で Mistral 24B を実行できますか？+
前提にしないでください。確認時の Tabbit 公開モデル一覧には Mistral がありませんでした。ここでは資料収集と比較用に案内しています。
あとで見直せる根拠で選ぶ
checkpoint、量子化、prompt、結果をまとめて保存すれば、新しいリリースの比較も不調の診断も簡単になります。
macOS と Windows に対応。Tabbit のモデル一覧は変わる可能性があります。