01Was es kann
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Passt in den Speicher einer RTX 4090
- Apache 2.0
- Französisches Labor
- —Keine Bildunterstützung
- —Dichtes Modell: langsamer als MoE-Modelle für Code (Qwen3-Coder 30B-A3B) bei gleichem Speicherbedarf
05Installieren
Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.
02Benötigter Speicher
Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.
Welche Hardware eignet sich für Devstral Small 2 24B?
Um Devstral Small 2 24B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 14 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5070 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.
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Unterwegs: Devstral Small 2 24B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →
03Erwartete Geschwindigkeit
Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.
04Öffentliche Benchmarks
Aus Model Cards oder MMLU-Pro-/Community-Quellen übernommene Ergebnisse. Einheit: Anteil korrekter Antworten in %.