Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit (cyankiwi, 2025) è un modello da 123 miliardi di parametri chat. Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by cyankiwi · 123B parametri
Ideale per
- ragionamento complesso multi-step
- orchestrazione di agenti con uso di tool
- analisi e riepilogo di documenti lunghi
Modi per utilizzare Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key cyankiwi. osFoundry scopre Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
Quale hardware può eseguire Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit gira su una singola A100 80GB o H100 80GB con quantizzazione Q4 (~74 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~296 GB).
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit è gratuito?
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Quanta VRAM richiede Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit?
Circa 74 GB con quantizzazione Q4, o 296 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola A100/H100 da 80GB.
Posso eseguire Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit localmente?
Sì. Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit?
Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit è particolarmente adatto a ragionamento complesso multi-step, orchestrazione di agenti con uso di tool, analisi e riepilogo di documenti lunghi.
Come utilizzo Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit in osFoundry?
Incolli la sua API key cyankiwi nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da cyankiwi il 11 dicembre 2025. Fonte: https://huggingface.co/cyankiwi/Devstral-2-123B-Instruct-2512-AWQ-4bit