Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 è un modello da 24 miliardi di parametri chat di mlx-community, rilasciato il 9 dicembre 2025. Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by mlx-community · 24B parametri
Ideale per
- chat e routing a bassa latenza
- instradamento e triage delle richieste
- classificazione di testo
Modi per utilizzare Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key mlx-community. osFoundry scopre Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 gira su una singola GPU consumer da 16GB (~15 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~58 GB).
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 è gratuito?
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16?
Circa 15 GB con quantizzazione Q4, o 58 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 localmente?
Sì. Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 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-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16?
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 è particolarmente adatto a chat e routing a bassa latenza, instradamento e triage delle richieste, classificazione di testo.
Come utilizzo Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 in osFoundry?
Incolli la sua API key mlx-community nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16 a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da mlx-community il 9 dicembre 2025. Fonte: https://huggingface.co/mlx-community/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-bf16