Mellum 2 12B-A2.5Bは動く?
JetBrainsのMellum 2 12B-A2.5Bは、推奨の4bit量子化で約12 GBのRAMが必要です(ダウンロードは7.3 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~202 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Mellum 2 は JetBrains が開発したコーディング特化モデルで、mixture-of-experts (MoE) 構成です。パラメータは合計 12B ですが、1 トークンあたりアクティブになるのは約 2.5B だけ。ここにこの設計の狙いがあります。体感速度はおよそ 2-3B クラスのモデルに近い一方で、12B 全体はメモリに保持し続けるため、アクティブ数の少なさに惑わされないでください。4-bit 量子化ではサイズが約 7.3 GB に収まり、実用上の下限はおよそ 12 GB RAM です。RTX 3060 のような 12 GB のカードや、Apple Silicon Mac のユニファイドメモリには収まりますが、8 GB ではかなり厳しいです。JetBrains の IDE に常駐していてローカルでのコード補完が欲しいなら、まさにあなた向けのモデルです。
日常的な使用では MoE 設計が効いてきます。サイズから想像するよりずっと速く感じられるのです。RTX 3060 12GB の 4-bit では毎秒およそ 202 トークンが見込め、RTX 4090 なら 565 を超えてきます。つまり、次の行を打ち終える前に補完が表示されるくらいの領域です。128K のコンテキストはコーディングモデルとしては実際に広く、ファイル全体やリポジトリ一式のヘッダーを流し込むのに便利ですが、タダではありません。フルまで埋めると総メモリは約 27.4 GB まで上がり、これは単一の 12 GB カードに収まる範囲をはるかに超えます。したがって 24 GB の GPU や潤沢なユニファイドメモリがない限り、作業時のコンテキストは控えめに保ってください。
スコープははっきりさせておく価値があります。これはコーディングの専門家であって、汎用アシスタントではありません。チャットや推論、画像を含む作業には、Gemma 4 12B のようにより守備範囲の広い 12B のほうが概してうまく対応してくれますし、オープンな会話なら Mistral Nemo 12B のほうがたいてい扱いやすい選択肢です。Mellum 2 の際立った強みは、補完系タスクにおけるあの MoE の速度対サイズ比と、あなたのエディタを作っている当人たちによる一級の IDE 統合です。ライセンスは簡単な部類で、Apache 2.0 なので、法的な心配をせずに商用でも本番環境でも使えます。主な仕事がコードで 12 GB のカードを持っているなら、強力で高速なローカルの選択肢になります。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.0 GB | 8 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 7.3 GB | 12 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.5 GB | 16 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 12.8 GB | 24 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 24.0 GB | 32 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.6 GB | ~7.9 GB |
| 8K トークン | ~1.3 GB | ~8.6 GB |
| 32K トークン | ~5.0 GB | ~12.3 GB |
| 128K トークン | ~20.1 GB | ~27.4 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~202 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~565 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~56 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~151 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~230 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~34 tok/s |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。