هل يمكنني تشغيل Devstral 2 123B؟
يحتاج Devstral 2 123B من Mistral AI إلى نحو 96 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 74.6 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~5 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
نموذج Devstral 2 123B هو نموذج الترميز الكثيف الكبير من Mistral، وهو موجّه تحديداً لمن يبنون أنظمة ترميز محلية جادة، لا لأصحاب الحواسيب المحمولة. بدقة 4-bit يبلغ حجمه نحو 74.6 GB، وهذا وحده يكشف القصة: فهو لا يتسع على بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB ولا على RTX 4090 بسعة 24 GB، نقطة انتهى. تحتاج إلى نحو 96 GB من الذاكرة لتحميله براحة، أي عملياً جهاز Apple Silicon عالي الذاكرة أو محطة عمل بذاكرة RAM ضخمة. هذا نموذج تخطط عتادك حوله، لا نموذج تجرّبه بشكل عابر.
في الاستخدام اليومي، التحفّظ الصادق هو السرعة. على معالج Apple M Max ستحصل على نحو 5 tok/s، أما صندوق يعتمد على المعالج وحده بذاكرة DDR5 فينخفض إلى نحو 1 tok/s، وهو أقرب إلى مهام الدفعات منه إلى الدردشة التفاعلية. يقرأ الشيفرة ويكتبها جيداً، لكنك ستشعر بكل رد يتدفق ببطء. نافذة السياق سخية وتبلغ 256K على الورق، غير أن الذاكرة هي القيد الحقيقي: الدفع إلى سياق 128K يتطلب وحده نحو 132 GB إجمالاً، لذا على جهاز بسعة 96 GB تُبقي سياق العمل متواضعاً وتعتمد على مطالبات أقصر ومركّزة.
مقارنةً بنموذج MoE وهو Qwen 3.5 122B-A10B المذكور في related_models، تكون المقايضة واضحة: ذلك النموذج يفعّل شريحة فقط من أوزانه لكل رمز ويبدو عموماً أسرع عند عدد معاملات مماثل، بينما يشغّل Devstral 2 كل معاملاته البالغة 123B على كل رمز. ميزة Devstral البارزة هي كونه متخصص ترميز كثيفاً ومركّزاً من Mistral بسياق طويل، إذا توفرت لديك الذاكرة لتغذيته. ملاحظة عملية حول الترخيص: يُطرح تحت ترخيص Modified MIT، لذا اقرأ الشروط المحددة قبل أي نشر تجاري بدلاً من افتراض حرية MIT الصرفة.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 51.5 GB | 96 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 74.6 GB | 96 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 86.9 GB | 128 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 130.7 GB | 192 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 246.0 GB | 256 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~1.8 GB | ~76.4 GB |
| 8K رمز | ~3.6 GB | ~78.2 GB |
| 32K رمز | ~14.3 GB | ~88.9 GB |
| 128K رمز | ~57.4 GB | ~132.0 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | لا يتسع في VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | لا يتسع في VRAM |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~1 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~3 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~5 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~1 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run devstral-2:123b