Mistral AI24BQ4_K_M 下约 15 GB 显存

Devstral Small 2 24B — 显存、速度与本地部署

作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:

The second-generation Devstral Small, and the reason this family matters to anyone with one GPU: 68.0% on SWE-bench Verified — up 21 points on the 2505 above — at the same 24B dense, about 15.3 GB at Q4_K_M on a single RTX 4090 or a 32 GB Mac. 256K maximum context and multimodal input, so "read this screenshot and fix the CSS" works. Apache 2.0, with a first-party Ollama tag.

Devstral Small 2 24B 在 Q4_K_M 下约需 15 GB 显存——量化权重加框架开销,不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上,这部分来自统一内存。

逻辑83
创意74
编程91

按量化级别的显存与速度

计算基准:NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销:该模型架构未公开,因此未计入 KV 缓存。

量化显存速度(估算)适配
Q2_K
2.63 bpw
8.7 GB~73 tok/s可运行
Q3_K_M
3.41 bpw
11 GB~59 tok/s可运行
Q4_K_M
4.83 bpw
15.3 GB~44 tok/s可运行
Q5_K_M
5.67 bpw
17.8 GB~39 tok/s可运行
Q6_K
6.56 bpw
20.5 GB~34 tok/s可运行
Q8_0
8.50 bpw
26.3 GB~4 tok/s需卸载
F16
16.00 bpw
48.8 GB~2 tok/s需卸载

黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型,详见 方法说明页. Devstral Small 2 24B 显存计算器 →

运行 Devstral Small 2 24B

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如何运行 Devstral Small 2 24B

安装 Ollama,然后运行:

ollama run devstral-small-2:24b

规格

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

参数量
24 Billion
上下文窗口
262,144
架构
Dense Transformer (vision)
提供商
Mistral AI
许可证
Apache 2.0
规格量化
Q4_K_M
系统内存
32 GB
记录更新于
2026-09-11
许可证Apache-2.0允许商业使用

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

质量与使用场景

评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量,并非我们实测。

最适合software engineeringagentic codingconsumer gpumultimodal
基准分数来源
SWE-bench Verified68 / 100 %已发布 · https://mistral.ai/news/devstral-2-vibe-cli/

我的 GPU 能运行 Devstral Small 2 24B 吗?

Devstral 的其他尺寸

Devstral Small 2 24B — 常见问题

How much VRAM does Devstral Small 2 24B need?

About 15 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Devstral Small 2 24B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Devstral Small 2 24B needs about 15 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 44 tokens/sec.

How do I run Devstral Small 2 24B locally?

Install Ollama and run `ollama run devstral-small-2:24b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Devstral come in?

Devstral-2 123B (75 GB), Devstral 2 22B (14 GB), Devstral Small 2505 24B (15 GB), Devstral Small 2 24B (15 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.