¿Puedo ejecutar Codestral 22B?
Codestral 22B, de Mistral AI, necesita alrededor de 24 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 13.5 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~26 tok/s en un Apple M-series Max.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Codestral 22B es el modelo de Mistral AI especializado en código, pensado para autocompletado y generación de código más que para chat abierto. Con 22.2 mil millones de parámetros, supone un salto real de tamaño frente a los modelos de 7B-12B con los que la mayoría empieza, y eso se nota en el consumo: una cuantización de 4 bits ronda los 13.5 GB y el modelo pide al menos 24 GB de RAM para funcionar con holgura. Eso lo deja fuera del alcance de una tarjeta de 12 GB como una RTX 3060, donde sencillamente no entra. Una GPU de 24 GB como una RTX 4090, o un Mac con Apple Silicon y bastante memoria unificada, es el punto de entrada realista.
En una RTX 4090 puedes esperar alrededor de 64 tokens por segundo en 4 bits, lo bastante rápido para que las sugerencias de código se sientan casi instantáneas. Un Apple M-series Max se queda más abajo, en torno a 26 tok/s, todavía usable para edición interactiva, mientras que solo con CPU sobre DDR5 baja a unos 4 tok/s, algo que realmente solo sirve para trabajos por lotes que puedas dejar corriendo. La ventana de contexto es de 32K, modesta para los estándares actuales pero generosa para la mayoría del trabajo en un solo archivo o repos pequeños. Si la llenas por completo, hablamos de unos 20.1 GB de memoria total, así que en una tarjeta de 24 GB un contexto lleno deja poco margen.
Frente a sus hermanos de la misma familia, Codestral es el especialista: Mistral Nemo 12B es la opción más ligera y de propósito general para chat si vas justo de memoria, y GPT-OSS 20B suele llevar ventaja en razonamiento y conversación. El rasgo que distingue a Codestral es que fue entrenado específicamente para código en muchos lenguajes, así que para completado fill-in-the-middle y generación tiende a acertar más que un modelo generalista del mismo tamaño. La advertencia seria es la licencia: Codestral se distribuye bajo la MNPL de Mistral, una licencia no destinada a producción, de modo que no puedes usarlo comercialmente ni en un producto en producción. Considéralo solo una herramienta de investigación y uso personal.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 9.3 GB | 16 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 13.5 GB | 24 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 15.7 GB | 24 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 23.6 GB | 32 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 44.4 GB | 64 GB | Original |
Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →
Memoria necesaria según la longitud de contexto
| Contexto | Caché KV (est.) | Memoria total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.8 GB | ~14.3 GB |
| 8K tokens | ~1.7 GB | ~15.2 GB |
| 32K tokens | ~6.6 GB | ~20.1 GB |
La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.
Velocidad estimada según el hardware
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | No cabe en la VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~64 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~6 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~17 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~26 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~4 tok/s |
La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.
Ejecútalo en local
El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:
ollama run codestralFuentes y descargas
Ollama Library
Descarga y ejecuta el modelo con un solo comando.
ollama.comHugging Face
Pesos del modelo, archivos y detalles de la licencia.
huggingface.coRepositorio oficial en GitHub
Código fuente, releases e issues de Mistral AI.
github.comMistral AI — página oficial
Página oficial y documentación de Mistral AI.
mistral.ai