هل يمكنني تشغيل Devstral Small 2 24B؟
يحتاج Devstral Small 2 24B من Mistral AI إلى نحو 24 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 14.6 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~24 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Devstral Small 2 هو نموذج البرمجة من Mistral بحجم 24B، والاسم لا يوحي بحجم العتاد الذي يحتاجه فعليًا. عند تكميم 4-bit تبلغ الأوزان نحو 14.6 GB، لذا فإن بطاقات 12 GB التي يملكها معظم الناس غير كافية: على RTX 3060 لن يتسع النموذج ببساطة. من الناحية الواقعية تحتاج إلى 24 GB من الذاكرة لتشغيله بأريحية، ما يعني عمليًا بطاقة رسومية بسعة 24 GB مثل 4090 أو جهاز Mac بمعالج Apple Silicon يوفّر 24 GB على الأقل من الذاكرة الموحّدة. إذا نزلت إلى تكميم 2-bit يتقلّص إلى نحو 10.1 GB، لكنها مقايضة قاسية في الجودة لنموذج هدفه الأساسي توليد كود دقيق.
على بطاقة 4090 يمكنك توقّع نحو 59 tok/s عند 4-bit، وهو معدّل ممتع فعلًا لحلقة برمجة وكيلية يقرأ فيها الملفات ويخطّط ويعدّل. على شريحة M-series Max يستقر أقرب إلى 24 tok/s، وهو لا يزال صالحًا للعمل التفاعلي لكنك تشعر به في التوليدات الطويلة. سياق 256K المعلن حقيقي ومفيد لتغذية مستودعات كاملة، لكن كن صريحًا بشأن التكلفة: حتى عند 128K تضع ورقة الحقائق إجمالي الذاكرة قرب 42.1 GB، أي أبعد بكثير من بطاقة واحدة بسعة 24 GB. تعامل مع السياق الكبير كأداة تلجأ إليها عن قصد، لا كإعداد افتراضي تتركه مفتوحًا.
مقارنةً بأشقائه، يُعدّ Devstral الخيار الجاد للعمل الحقيقي: فـ Mistral 7B و Mistral Nemo 12B أخفّ وأسهل في الاستضافة لكنهما أضعف عمومًا في مهام البرمجة متعددة الخطوات، بينما يُعدّ Gemma 4 26B A4B أقرب منافس في البرمجة والاستدلال ويستحق مقارنة جنبًا إلى جنب إذا توفّرت لديك الذاكرة. ما يميّز Devstral أنه بُني للتحرير البرمجي الوكيلي القائم على استخدام الأدوات بدلًا من الدردشة بضربة واحدة، وهذا التركيز يظهر في طريقة اتّباعه لخطة عبر عدة ملفات. الترخيص هو Apache 2.0، لذا يمكنك استخدامه تجاريًا وفي الإنتاج دون قيود، وهو أمر نادر لنموذج بهذه القدرة.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 10.1 GB | 16 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 14.6 GB | 24 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 17.0 GB | 24 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 25.5 GB | 48 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 48.0 GB | 64 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 | ~0.9 GB | ~15.5 GB |
| 8K رمز | ~1.7 GB | ~16.3 GB |
| 32K رمز | ~6.9 GB | ~21.5 GB |
| 128K رمز | ~27.5 GB | ~42.1 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 | ~59 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~6 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~24 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~4 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-small-2:24b