Devstral Small 2505 24B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
The first-generation Devstral Small (release 2505), and still the local coding model with the clearest published number attached to it: 46.8% on SWE-Bench Verified, which beat the prior open-source state of the art by 6 points at release. Finetuned from Mistral Small 3.1, so it inherits the 128K context. At 24B dense it is light enough for a single RTX 4090 or a 32GB Mac (~14 GB at Q4_K_M). Apache 2.0.
Devstral Small 2505 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。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。包含 8K 上下文的 KV 缓存，因此数值高于上方的主数字。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 10 GB | ~74 tok/s | 可运行 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 12.4 GB | ~60 tok/s | 可运行 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 16.6 GB | ~45 tok/s | 可运行 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 19.2 GB | ~39 tok/s | 可运行 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 21.8 GB | ~34 tok/s | 勉强 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 27.6 GB | ~4 tok/s | 需卸载 | |
| F16 16.00 bpw | 50.1 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 2505 24B 显存计算器 →
运行 Devstral Small 2505 24B
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如何运行 Devstral Small 2505 24B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run devstral:24b规格
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
- 参数量
- 24 Billion
- 上下文窗口
- 128,000
- 架构
- Dense Transformer
- 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
- 2026-08-15
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。
| 基准 | 分数 | 来源 |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 46.8 / 100 % | 已发布 · https://mistral.ai/news/devstral/ |
我的 GPU 能运行 Devstral Small 2505 24B 吗？
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Devstral Small 2505 24B — 常见问题
How much VRAM does Devstral Small 2505 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 2505 24B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Devstral Small 2505 24B needs about 15 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 45 tokens/sec.
How do I run Devstral Small 2505 24B locally?
Install Ollama and run `ollama run devstral: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.