← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры12B (2.5B активных)
Контекстное окно128K токенов
РазработчикJetBrains
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2026-06
Лучше всего дляКод

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.355.0 GB8 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.857.3 GB12 GBРекомендуется
Q5_K_M5.658.5 GB16 GBВысокое
Q8_08.512.8 GB24 GBПочти оригинал
F161624.0 GB32 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
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

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.

Частые вопросы