Magistral

Mistrals Reasoning-Modell mit Fokus auf mehrsprachiges Denken (denkt auch auf Deutsch statt nur Englisch) und nachvollziehbare Gedankengänge.

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: ~24B (Small)
• Empfohlene Hardware (Q4): 16–24 GB

Im Detail

Magistral gehört zur Kategorie der Reasoning-Modelle, die vor der eigentlichen Antwort einen sichtbaren Gedankengang durchlaufen. Der Unterschied zu vielen anderen Denk-Modellen: Magistral denkt nicht nur auf Englisch und übersetzt danach, sondern führt seine Zwischenschritte auch in anderen Sprachen wie Deutsch nachvollziehbar durch. Das macht die Antworten für deutschsprachige Nutzer leichter überprüfbar, etwa bei mathematischen oder logischen Aufgaben, bei denen man den Lösungsweg kontrollieren möchte. Mit rund 24 Milliarden Parametern und 16–24 GB Speicherbedarf ist die Small-Variante auf gehobener Consumer-Hardware lauffähig. Wer ohnehin nur auf Englisch arbeitet, bekommt vergleichbare Reasoning-Qualität auch von anderen Denk-Modellen; Magistrals Vorteil liegt klar in der Mehrsprachigkeit.

Praxis-Tipp

Für nachvollziehbares Rechnen auf Deutsch lassen Sie sich explizit den Lösungsweg ausgeben, etwa mit „Löse Schritt für Schritt und zeige deine Gedankengänge auf Deutsch“.

Siehe auch

• Mistral Small 3.x
• Qwen 3

Benutzungsanleitung

Hinweis (Stand September 2026): Mistral hat Magistral am 22.05.2026 als eigenständige Modellreihe eingestellt. Die letzte Version ist Magistral-Small-2509 (24B, Apache-2.0) — sie läuft weiterhin lokal. Das Reasoning steckt heute direkt in Mistral Medium 3.5 und Mistral Small 4 und wird dort über den Parameter reasoning_effort gesteuert.

Installation (mit Ollama):

ollama run magistral

Braucht in der üblichen 4-Bit-Quantisierung rund 16–24 GB RAM/VRAM.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: Apache-2.0
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF