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Devstral Small 2 24B

Vision

Mistral AIMistral AI · 24B · Dense

Devstral Small 2 24B est un modèle de 24B de Mistral AI avec un contexte de 256K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 14,9 Go ; 20 Go laissent de la marge pour les longues conversations.

Hugging Face GGUF

Options de quantification

Quant.MémoireSur votre matériel
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Mémoire selon le contexte

En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.

ContexteCache de contexteTotal
4K0,6 GB14,3 GB
8K1,3 GB14,9 GB
32K5 GB18,6 GB
128K20 GB33,6 GB
256K40 GB53,6 GB

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin

Puis-je faire tourner Devstral Small 2 24B en local ?

Puis-je faire tourner Devstral Small 2 24B en local ?

Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 14,9 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.

De combien de mémoire Devstral Small 2 24B a-t-il besoin ?

Environ 14,9 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 24,9 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.