Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 (mistralai, 2025) adalah sebuah model chat 123 miliar parameter . Devstral-2-123B-Instruct-2512 is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by mistralai · 123B parameter
Paling cocok untuk
- penalaran multi-langkah yang kompleks
- orkestrasi agent dengan tool use
- analisis dan peringkasan dokumen panjang
Cara menggunakan Devstral-2-123B-Instruct-2512 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mistralai Anda. osFoundry menemukan Devstral-2-123B-Instruct-2512 secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Devstral-2-123B-Instruct-2512 bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Gunakan Devstral-2-123B-Instruct-2512 via API
Devstral-2-123B-Instruct-2512 juga dilayani oleh provider API ter-host — gunakan via API (BYOK) jika Anda lebih memilih untuk tidak mengelola GPU. Halaman tersebut mencantumkan harga per provider.
Hardware apa yang dapat menjalankan Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 berjalan di satu A100 80GB atau H100 80GB pada kuantisasi Q4 (~74 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~296 GB).
Devstral-2-123B-Instruct-2512 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Devstral-2-123B-Instruct-2512
Apakah Devstral-2-123B-Instruct-2512 gratis untuk digunakan?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Devstral-2-123B-Instruct-2512 secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Devstral-2-123B-Instruct-2512?
Sekitar 74 GB pada kuantisasi Q4, atau 296 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu A100/H100 80GB.
Bisakah saya menjalankan Devstral-2-123B-Instruct-2512 secara lokal?
Ya. Devstral-2-123B-Instruct-2512 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Devstral-2-123B-Instruct-2512?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 sangat cocok untuk penalaran multi-langkah yang kompleks, orkestrasi agent dengan tool use, analisis dan peringkasan dokumen panjang.
Bagaimana cara menggunakan Devstral-2-123B-Instruct-2512 di osFoundry?
Tempelkan API key mistralai Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Devstral-2-123B-Instruct-2512 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh mistralai pada 28 November 2025. Sumber: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512