纯 C/C++ 实现的 LLM 推理引擎,可在本地或云端运行大语言模型与视觉语言模型,支持多种硬件后端。
- Star
- 7,761
- Fork
- 742
- 未关闭 Issue
- 415
- 最近提交
- 昨天
这是什么?
mistral.rs 是用 Rust 编写的大模型推理引擎。它可以加载 Hugging Face 模型和 GGUF 文件,自动识别架构与对话模板,并在 CUDA、Metal 或 CPU 上运行。单个 `mistralrs serve` 进程即可提供 OpenAI 兼容的 `/v1` 接口和 Anthropic 兼容的 Messages 接口,并内置位于 `/ui` 的网页聊天界面。
项目把量化(ISQ、GGUF、GPTQ、AWQ、FP8 等)、面向批量服务的 PagedAttention 与前缀缓存、LoRA 与 X-LoRA 适配器、多 GPU 推理等能力整合在一起。模型输入支持文本、图像、视频和音频,同时也支持语音与图像生成以及向量嵌入,覆盖较多的模型架构。
除服务端部署外,它还内置带工具调用的智能体循环、可隔离的 Python 与 Shell 执行、网页搜索,以及 MCP 客户端支持。Python 和 Rust SDK 允许直接在进程内调用引擎,无需启动服务。
核心功能
- 01同一进程提供 OpenAI 兼容与 Anthropic 兼容的 API。
- 02自动识别架构与对话模板,可加载 Hugging Face 模型和 GGUF 文件。
- 03支持原地量化(ISQ)以及 GGUF、GPTQ、AWQ、FP8 等量化格式。
- 04在 CUDA 和 Apple Silicon 上通过 PagedAttention 与前缀缓存实现连续批处理。
- 05支持 LoRA、X-LoRA 适配器和多 GPU 推理。
- 06提供工具调用、Python 与 Shell 执行、网页搜索以及 MCP 客户端集成。
适用场景
- 在本地运行开源权重模型,并通过 OpenAI 或 Anthropic 兼容接口对外提供服务。
- 将大模型推理直接嵌入 Rust 或 Python 应用,无需单独部署服务。
- 在显存有限的 GPU 或 Apple Silicon 设备上运行量化模型。
- 构建可调用代码执行、Shell 命令或网页搜索工具的智能体。
快速上手
- 1
运行 README 中适合你平台的官方安装脚本
- 2
启动模型及其服务
mistralrs serve -m Qwen/Qwen3-4B --quant 4 - 3
在浏览器中打开网页界面并发送消息
使用前须知
- 安装依赖远程安装脚本,而不是标准的包管理器安装。
- CUDA、Metal、MKL、Accelerate 等加速器版本需要按入门指南单独配置。
标签
常见问题
- mistral.rs 是什么?
- 基于 Rust 的大模型推理引擎,提供 OpenAI 与 Anthropic 兼容接口,支持量化与多模态模型。 mistral.rs 是用 Rust 编写的大模型推理引擎。它可以加载 Hugging Face 模型和 GGUF 文件,自动识别架构与对话模板,并在 CUDA、Metal 或 CPU 上运行。单个 `mistralrs serve` 进程即可提供 OpenAI 兼容的 `/v1` 接口和 Anthropic 兼容的 Messages 接口,并内置位于 `/ui` 的网页聊天界面。
- mistral.rs 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- mistral.rs 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- mistral.rs 还在维护吗?
- 活跃维护中。mistral.rs 最近一次提交是在 2026年10月20日。
- mistral.rs 适合用来做什么?
- 在本地运行开源权重模型,并通过 OpenAI 或 Anthropic 兼容接口对外提供服务。 将大模型推理直接嵌入 Rust 或 Python 应用,无需单独部署服务。 在显存有限的 GPU 或 Apple Silicon 设备上运行量化模型。 构建可调用代码执行、Shell 命令或网页搜索工具的智能体。
- mistral.rs 怎么安装和运行?
- 运行 README 中适合你平台的官方安装脚本 启动模型及其服务: mistralrs serve -m Qwen/Qwen3-4B --quant 4 在浏览器中打开网页界面并发送消息
- 在哪里获取 mistral.rs?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/EricLBuehler/mistral.rs
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
相关项目
自托管的 OpenAI 兼容 AI 引擎,可在任意硬件(含纯 CPU)上运行大模型、视觉、语音、图像和视频模型。
开源推理引擎,针对你的硬件自动调优内核,让开源模型在 Apple Silicon、NVIDIA、AMD 或纯 CPU 上运行更快。
基于 llama.cpp 的分支,专注 CPU 推理性能,提供更多量化类型,用于本地运行 GGUF 大模型。
PyTorch 原生的模型量化与优化库,覆盖训练和推理部署。
一个纯 C 语言的轻量级 LLM 推理引擎,可在约 45MB 内存的低成本开发板上运行 GGUF 格式的 LLaMA 架构模型。