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我能跑 Devstral 2 123B 吗？
Mistral AI 的 Devstral 2 123B 在推荐的 4 位量化下大约需要 96 GB 内存（下载体积 74.6 GB）。下方即时检测您的硬件 — 数据不会离开您的浏览器。 在 Apple M-series Max 上预计可达约 ~5 tok/s。
正在读取您的硬件信号…
规格参数
参数量123B
上下文窗口256K tokens
厂商Mistral AI
许可证Modified MIT
发布时间2025-12
擅长领域编程
各量化版本体积
| 量化 | 位/权重 | 下载体积 | 最低内存 | 质量 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 51.5 GB | 96 GB | 损失明显 |
| Q4_K_M推荐 | 4.85 | 74.6 GB | 96 GB | 推荐 |
| Q5_K_M | 5.65 | 86.9 GB | 128 GB | 高 |
| Q8_0 | 8.5 | 130.7 GB | 192 GB | 接近原版 |
| F16 | 16 | 246.0 GB | 256 GB | 原版 |
体积按参数量 × 位/权重估算，实际 GGUF 版本会略有差异。 · 数据更新于: 2026-06-11 · 这些数字是怎么算出来的 →
不同上下文长度的内存需求
| 上下文 | KV 缓存（估算） | 总内存（Q4） |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~1.8 GB | ~76.4 GB |
| 8K tokens | ~3.6 GB | ~78.2 GB |
| 32K tokens | ~14.3 GB | ~88.9 GB |
| 128K tokens | ~57.4 GB | ~132.0 GB |
KV 缓存会随上下文长度增长 — 4K 下装得下的模型，到 32K 可能就内存不足了。估算基于 FP16 缓存并采用 grouped-query attention；实际占用因运行时而异。
不同硬件的预估速度
| 硬件 | 带宽 | 约·速度 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAM 装不下 |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | VRAM 装不下 |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~1 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~3 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~5 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~1 tok/s |
Token 生成速度受内存带宽限制：tok/s ≈ 带宽 × 0.85 ÷ Q4 下的模型体积。实际数值因运行时和上下文长度而异。
在本地运行
最简单的方式是 Ollama — 一条命令即可开聊：
ollama run devstral-2:123b