Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQ
btbtyler09が開発したDevstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQは、24億パラメータの画像生成モデルです。Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQ is an open-weights image model with roughly 24 billion parameters.
by btbtyler09 · 24Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのDevstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、btbtyler09のAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがDevstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQを自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQはオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQを動かせるハードウェア
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQは16GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約15 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約58 GB）。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQと類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQについてのよくある質問
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQは無料で使えますか？
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQはご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQを商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約15 GB、フルFP16精度で約58 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQをローカルで実行できますか？
はい。Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQはオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQが最も得意なことは何ですか？
Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQはimage text to textに適しています。
osFoundryでDevstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQをどう使えばよいですか？
キーダイアログでbtbtyler09 APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでDevstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQをMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
btbtyler09により公開（2025年12月23日）。 出典: https://huggingface.co/btbtyler09/Devstral-Small-2-24B-Instruct-INT4-INT8-Mixed-GPTQ