Codestral — Mistral AI 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Mistral专用的代码生成模型，在覆盖80+编程语言的庞大编程语料库上训练。擅长填充中间（FIM）补全——这是IDE自动补全的核心技术。原生集成VS Code的continue.dev和Cursor。
变体
Codestral 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 14 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| Codestral 22B → 22B | ~14.2 GB | 32,768 | ollama run codestral:22b |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 Codestral
安装 Ollama，然后拉取标签。
ollama run codestral:22b在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
许可证
Research / non-commercial only — this licence does NOT permit shipping a commercial product.
适用于: Codestral 22B推荐 GPU
目录中能在本地运行 Codestral（至少 14 GB 显存）的最便宜 GPU 是 AMD Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB).
我的 GPU 能运行 Codestral 吗？
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Codestral — 常见问题
How much VRAM does Codestral need?
Codestral needs about 14 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Codestral 22B (14 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Codestral on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Codestral runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Codestral?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Codestral in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Codestral with Ollama?
Install Ollama, then run: ollama run codestral:22b. This downloads Codestral and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.