Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 (mistralai, 2025) es un modelo de 123 mil millones de parámetros chat. Devstral-2-123B-Instruct-2512 is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by mistralai · 123 mil millones de parámetros
Ideal para
- razonamiento complejo de varios pasos
- orquestación de agentes con uso de herramientas
- análisis y resumen de documentos extensos
Formas de utilizar Devstral-2-123B-Instruct-2512 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de mistralai. osFoundry detecta Devstral-2-123B-Instruct-2512 automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
Devstral-2-123B-Instruct-2512 es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
Usen Devstral-2-123B-Instruct-2512 a través de API
Devstral-2-123B-Instruct-2512 también lo ofrecen proveedores de API alojados: úsalo a través de API (BYOK) si prefieren no gestionar GPUs. Esa página lista los precios por proveedor.
Qué hardware puede ejecutar Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~74 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~296 GB).
Devstral-2-123B-Instruct-2512 frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre Devstral-2-123B-Instruct-2512
¿Es gratuito el uso de Devstral-2-123B-Instruct-2512?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar Devstral-2-123B-Instruct-2512 comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Cuánta VRAM necesita Devstral-2-123B-Instruct-2512?
Aproximadamente 74 GB con cuantización Q4, o 296 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar Devstral-2-123B-Instruct-2512 localmente?
Sí. Devstral-2-123B-Instruct-2512 es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca Devstral-2-123B-Instruct-2512?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 es muy adecuado para razonamiento complejo de varios pasos, orquestación de agentes con uso de herramientas, análisis y resumen de documentos extensos.
¿Cómo se utiliza Devstral-2-123B-Instruct-2512 en osFoundry?
Peguen su clave de API de mistralai en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen Devstral-2-123B-Instruct-2512 a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por mistralai el 28 de noviembre de 2025. Fuente: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512