Могу ли я запустить Mellum 2 12B-A2.5B?
Модели Mellum 2 12B-A2.5B от JetBrains нужно около 12 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 7.3 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~202 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Mellum 2 — это модель JetBrains, заточенная под код и построенная как mixture-of-experts: всего 12B параметров, но активны на каждый токен лишь около 2.5B. Именно в этом весь смысл архитектуры. Вы получаете скорость модели на 2-3B, но при этом по-прежнему держите в памяти полные 12B — так что не обманывайтесь числом активных параметров. При 4-битной квантизации размер опускается примерно до 7.3 GB, а практический минимум — около 12 GB RAM. Это помещается на карту с 12 GB вроде RTX 3060 или в единую память Mac на Apple Silicon, но 8 GB уже слишком мало. Если вы живёте в IDE от JetBrains и хотите локальное автодополнение кода, она сделана прямо под вас.
В повседневной работе архитектура MoE окупается: модель ощущается заметно быстрее, чем намекает её размер. На RTX 3060 12GB при 4-битной квантизации можно рассчитывать примерно на 202 токена в секунду, а RTX 4090 выдаёт за 565 — то есть автодополнения появляются раньше, чем вы успеваете дописать следующую строку. Контекст в 128K для кодовой модели действительно большой и удобен, чтобы скармливать целые файлы или заголовки целого репозитория, но он не бесплатен. Заполните его полностью — и суммарная память поднимается примерно до 27.4 GB, что заметно превышает возможности одной карты с 12 GB. Поэтому, если у вас нет GPU на 24 GB или щедрого объёма единой памяти, держите рабочий контекст скромным.
Стоит честно очертить область применения: это специалист по коду, а не универсальный ассистент. Для чата, рассуждений или любых задач с изображениями более широкая 12B вроде Gemma 4 12B обычно справится лучше, а для свободного разговора Mistral Nemo 12B чаще оказывается более дружелюбным выбором. Главная сильная сторона Mellum 2 — именно это соотношение скорости и размера от MoE в задачах автодополнения плюс первоклассная интеграция с IDE от тех, кто делает ваш редактор. А с лицензией всё просто: Apache 2.0, так что её можно использовать коммерчески и в продакшене без юридических хлопот. Если ваша основная работа — код и у вас есть карта на 12 GB, это сильный и быстрый локальный вариант.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.0 GB | 8 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 7.3 GB | 12 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.5 GB | 16 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 12.8 GB | 24 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 24.0 GB | 32 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.6 GB | ~7.9 GB |
| 8K токенов | ~1.3 GB | ~8.6 GB |
| 32K токенов | ~5.0 GB | ~12.3 GB |
| 128K токенов | ~20.1 GB | ~27.4 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.