← Todos los modelosCOMPROBACIÓN DE MODELO

¿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

Parámetros22.2B
Ventana de contexto32K tokens
ProveedorMistral AI
LicenciaMNPL (non-production)
Lanzamiento2024-05
Ideal paraProgramación

Tamaño por cuantización

CuantizaciónBits/pesoDescargaRAM mínimaCalidad
Q2_K3.359.3 GB16 GBPérdida notable
Q4_K_MRecomendada4.8513.5 GB24 GBRecomendada
Q5_K_M5.6515.7 GB24 GBAlta
Q8_08.523.6 GB32 GBCasi original
F161644.4 GB64 GBOriginal

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

ContextoCaché 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

HardwareAncho de banda~Velocidad
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNo cabe en la VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~64 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~6 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~17 tok/s
Apple M-series Max410 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 codestral

Preguntas frecuentes

Requisitos de sistema de Codestral 22B — ¿Puedo ejecutarlo en local?