Puis-je faire tourner Devstral 24B ?
Devstral 24B de Mistral AI demande environ 24 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (14.6 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~24 tok/s sur un Apple M-series Max.
Lecture des signaux matériels…
Notes pratiques
Devstral 24B est le spécialiste du code de Mistral AI, conçu pour ceux qui veulent un agent local efficace pour le développement logiciel plutôt qu'un compagnon de discussion généraliste. Avec ses 24B de paramètres denses, ce n'est pas un poids plume : la quantification 4-bit pèse environ 14.6 GB et le modèle réclame au minimum à peu près 24 GB de RAM pour tourner confortablement. Cela le met hors de portée d'une carte de 12 GB comme une RTX 3060, sur laquelle il ne tient tout simplement pas. Son terrain naturel, c'est un GPU de 24 GB comme une RTX 4090, ou un Mac Apple Silicon doté d'une mémoire unifiée généreuse. Si l'espace manque, la version 2-bit descend autour de 10.1 GB.
Au quotidien, pour coder sur une RTX 4090, comptez environ 59 tokens par seconde en 4-bit : assez rapide pour que le code généré défile sans accroc pendant que vous le lisez. Sur un Mac Apple série M Max, on tombe plus près de 24 tokens par seconde, ce qui reste parfaitement utilisable en interactif, et en CPU seul sur de la DDR5 ça chute à environ 4 tokens par seconde, le domaine de la patience. La fenêtre de contexte de 128K est réellement vaste, mais elle a un prix : la remplir pousse la mémoire totale à près de 42.1 GB, bien au-delà de l'empreinte au repos du modèle, alors gardez un contexte de travail modeste à moins d'avoir la marge nécessaire.
Face à ses cousins, Devstral 24B joue dans la catégorie poids lourd : Mistral 7B et Mistral Nemo 12B sont bien plus légers et orientés discussion généraliste, ils tournent donc sur du matériel que Devstral ne peut pas viser, mais restent généralement en retrait sur les vraies tâches de code. La comparaison la plus pertinente est Gemma 4 26B A4B, un modèle de taille similaire qui gère aussi bien le code que la discussion, le raisonnement et la vision, et qui tend à être le généraliste le plus polyvalent si vous voulez un seul modèle pour tout faire. La force de Devstral, c'est sa focalisation étroite sur le code, et la licence Apache 2.0 vous permet de l'utiliser librement, y compris en production commerciale.
Caractéristiques
Taille selon la quantisation
| Quantisation | Bits/poids | Téléchargement | RAM min. | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 10.1 GB | 16 GB | Perte sensible |
| Q4_K_MRecommandée | 4.85 | 14.6 GB | 24 GB | Recommandée |
| Q5_K_M | 5.65 | 17.0 GB | 24 GB | Élevée |
| Q8_0 | 8.5 | 25.5 GB | 48 GB | Quasi originale |
| F16 | 16 | 48.0 GB | 64 GB | Originale |
Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →
Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte
| Contexte | Cache KV (est.) | Mémoire totale (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.9 GB | ~15.5 GB |
| 8K tokens | ~1.7 GB | ~16.3 GB |
| 32K tokens | ~6.9 GB | ~21.5 GB |
| 128K tokens | ~27.5 GB | ~42.1 GB |
Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.
Vitesse estimée selon le matériel
| Matériel | Bande passante | ~Vitesse |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | Ne tient pas dans la 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 |
La génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.
Le faire tourner en local
Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :
ollama run devstralSources et téléchargements
Ollama Library
Téléchargez et lancez le modèle avec une seule commande.
ollama.comHugging Face
Poids du modèle, fichiers et détails de la licence.
huggingface.coDépôt GitHub officiel
Code source, releases et issues de Mistral AI.
github.comMistral AI — page officielle
Page officielle et documentation de Mistral AI.
mistral.ai