Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 (mistralai, 2025) एक 123 अरब parameter वाला चैट model है। Devstral-2-123B-Instruct-2512 is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by mistralai · 123B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में Devstral-2-123B-Instruct-2512 का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी mistralai API key पेस्ट करें। osFoundry Devstral-2-123B-Instruct-2512 को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
Devstral-2-123B-Instruct-2512 open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 को API के माध्यम से उपयोग करें
Devstral-2-123B-Instruct-2512 hosted API providers द्वारा भी serve किया जाता है — यदि आप GPU प्रबंधित नहीं करना चाहते तो इसे API (BYOK) के माध्यम से उपयोग करें। वह पेज per-provider मूल्य सूचीबद्ध करता है।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 कौनसा hardware चला सकता है
Devstral-2-123B-Instruct-2512 Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~74 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~296 GB)।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Devstral-2-123B-Instruct-2512 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं Devstral-2-123B-Instruct-2512 का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 74 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 296 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं Devstral-2-123B-Instruct-2512 को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Devstral-2-123B-Instruct-2512 open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Devstral-2-123B-Instruct-2512 किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Devstral-2-123B-Instruct-2512 का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी mistralai API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Devstral-2-123B-Instruct-2512 को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
mistralai द्वारा प्रकाशित 28 नवंबर 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512