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Posso rodar o Mellum 2 12B-A2.5B?

O Mellum 2 12B-A2.5B, da JetBrains, precisa de cerca de 12 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 7.3 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~202 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Mellum 2 é o modelo da JetBrains voltado para programação, construído como mixture-of-experts: 12B de parâmetros no total, mas apenas cerca de 2.5B ativos por token. É justamente essa a ideia do projeto. Você ganha a velocidade de um modelo de uns 2-3B, mas continua segurando os 12B completos na memória, então não se engane com a contagem de ativos. Em quantização de 4 bits ele fica em torno de 7.3 GB, com um piso prático de uns 12 GB de RAM. Isso cabe numa placa de 12 GB como a RTX 3060 ou na memória unificada de um Mac com Apple Silicon, mas 8 GB é apertado demais. Se você vive dentro das IDEs da JetBrains e quer autocompletar código localmente, ele foi feito pensando em você.

No uso diário o desenho MoE compensa: ele parece bem mais rápido do que o tamanho sugere. Numa RTX 3060 12GB dá para esperar cerca de 202 tokens por segundo em 4 bits, e uma RTX 4090 passa dos 565 — bem dentro da faixa em que o autocomplete aparece antes de você terminar de digitar a próxima linha. O contexto de 128K é realmente grande para um modelo de código, útil para alimentar arquivos inteiros ou os headers de um repositório, mas não sai de graça. Encha tudo e a memória total sobe para uns 27.4 GB, muito além do que uma única placa de 12 GB comporta, então mantenha o contexto de trabalho modesto a menos que você tenha uma GPU de 24 GB ou bastante memória unificada.

Vale deixar o escopo claro: este é um especialista em código, não um assistente geral. Para conversa, raciocínio ou qualquer coisa com imagens, um 12B mais abrangente como o Gemma 4 12B costuma servir melhor, e o Mistral Nemo 12B tende a ser a escolha mais amigável para conversas abertas. O grande diferencial do Mellum 2 é essa relação velocidade-tamanho do MoE em tarefas de autocomplete, somada a uma integração de primeira com a IDE feita por quem desenvolve o seu editor. E a licença é a parte fácil: Apache 2.0, então você pode usá-lo comercialmente e em produção sem dores de cabeça jurídicas. Se o seu trabalho principal é código e você tem uma placa de 12 GB, é uma opção local forte e rápida.

Especificações

Parâmetros12B (2.5B ativos)
Janela de contexto128K tokens
FornecedorJetBrains
LicençaApache 2.0
Lançamento2026-06
Ideal paraProgramação

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.355.0 GB8 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.857.3 GB12 GBRecomendada
Q5_K_M5.658.5 GB16 GBAlta
Q8_08.512.8 GB24 GBQuase original
F161624.0 GB32 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.6 GB~7.9 GB
8K tokens~1.3 GB~8.6 GB
32K tokens~5.0 GB~12.3 GB
128K tokens~20.1 GB~27.4 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~202 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~565 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~56 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~151 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~230 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~34 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Perguntas frequentes