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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.0 GB | 8 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 7.3 GB | 12 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.5 GB | 16 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 12.8 GB | 24 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 24.0 GB | 32 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
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.