Devstral Small 1.1 24B
24BMistral Devstral
Mistral 与 All Hands 合作的 Agent 编码模型,基于 Mistral Small 3.1。面向仓库级工具调用而非单文件补全。Q4 约 14GB,16GB 显卡可跑。
131K
最大上下文
5
量化变体
GGUF Q6_K
最佳质量
99.4%
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
Qwen3 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3
Qwen3 MoE,仅 3B 激活参数。Q4 约 19GB,16GB 显卡上超越 QwQ-32B。
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3
Agentic 代码 MoE,3.3B 激活参数,原生 256K 上下文。16–24GB 显卡上最强开源代码模型之一。
GPT-OSS 20B
OpenAI GPT-OSS
OpenAI 开放权重 MoE(总 21B / 激活 3.6B),原生以 MXFP4 发布 —— 约 12.8GB,16GB 显卡即可跑且无额外精度损失。激活仅 3.6B,CPU 卸载也还能用。
Seed-OSS 36B Instruct
ByteDance Seed
稠密 36B,原生 512K 上下文。Q4 权重约 22GB,单张 24GB 卡或 2×16GB 拆分即可 —— 但真正的开销是上下文:512K 的 KV cache 单独就约 128GB,所以要先规划上下文再考虑权重。
在本地运行 Devstral Small 1.1 24B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Devstral Small 1.1 24B 约需 15.6 GB —— 权重 13.6 GB、KV 缓存 0.63 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 4.37 GB,总量来到 20.4 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 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 37 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 3 种格式 —— GGUF、AWQ、EXL2 —— 共 5 个档位。 其中 Q6_K 的公开困惑度损失最低,为 0.6%。列出的最快档位是 AWQ INT4,在 RTX 4090、batch 1 下约 78 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
- Devstral Small 1.1 24B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 15.6 GB,到 32K 时约 20.4 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。
- Devstral Small 1.1 24B 能在 20GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 15.6 GB,在 Radeon RX 7900 XT 上还剩 4.4 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。
- Devstral Small 1.1 24B 该用哪个量化档位?
- Q6_K 的公开质量损失最低(0.6%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 5 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、AWQ INT4、EXL2 4.65bpw。
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