Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8
Lançado pela gdubicki em 2026, Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é um modelo de 24 bilhões de parâmetros de chat. Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by gdubicki · 24B parâmetros
Ideal para
Como usar Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da gdubicki. O osFoundry descobre Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~15 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~58 GB).
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é gratuito?
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 precisa?
Aproximadamente 15 GB em quantização Q4, ou 58 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 localmente?
Sim. Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é melhor?
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 é bem adequado para text generation.
Como uso Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 no osFoundry?
Cole sua chave de API da gdubicki no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8 a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela gdubicki em 17 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/gdubicki/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-FP8