Codestral 22B
22BMistral AI
Mistral 专用代码模型,支持 80+ 编程语言,支持 Fill-in-the-Middle。
33K
最大上下文
2
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
97.0%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
Mistral Small 24B Instruct
Mistral AI
Mistral 高效 24B 模型,多语言能力强,Q4 量化可装入 24GB 显存。
Mistral Large 3 675B Instruct
Mistral AI
Mistral 3 旗舰 MoE(激活 41B / 总 675B),含视觉编码器。FP8 需 8×H200;GGUF 量化仅供研究集群。注意力为 DeepSeek 式 MLA,实际 KV 缓存比下方按常规结构(未核实)估算的数字小。32K 下相对约 390 GB 权重可忽略;用满 256K 时,请把缓存数字当作上限。
Mistral Nemo 12B Instruct
Mistral AI
Mistral 与 NVIDIA 合作推出,128K 上下文,多语言能力出色。
Mixtral 8x7B Instruct
Mistral AI
经典 MoE 模型,每 token 约 13B 激活参数,Q4 量化需 32GB+ 显存。
在本地运行 Codestral 22B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Codestral 22B 约需 15.0 GB —— 权重 12.8 GB、KV 缓存 0.88 GB、激活缓冲 1.4 GB。本索引中能宽裕跑它的最小显卡是 20 GB 的 Radeon RX 7900 XT,76 张卡中有 32 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 6.12 GB,总量来到 21.8 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 32K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 22 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 2 个档位。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 3.0%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 72 tok/s —— 这是估算值,不是本站硬件上的实测。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Codestral 22B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 15.0 GB,到 32K 时约 21.8 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Codestral 22B 能在 20GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 15.0 GB,在 Radeon RX 7900 XT 上还剩 5.0 GB。这是本索引中能宽裕跑它的最小显卡;76 张中有 32 张可以。
- Codestral 22B 该用哪个量化档位?
- Q4_K_M 的公开质量损失最低(3.0%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、AWQ INT4。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml