Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit
O Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit da inferencerlabs concentra 123 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by inferencerlabs · 123B parâmetros
Ideal para
Como usar Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da inferencerlabs. O osFoundry descobre Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit
Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit roda em uma única A100 80GB ou H100 80GB em quantização Q4 (~74 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~296 GB).
Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit
Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit é gratuito?
Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit precisa?
Aproximadamente 74 GB em quantização Q4, ou 296 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit localmente?
Sim. Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit é melhor?
Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit é bem adequado para text generation.
Como uso Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit no osFoundry?
Cole sua chave de API da inferencerlabs no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit 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 inferencerlabs em 10 de dezembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/inferencerlabs/Devstral-2-123B-Instruct-2512-MLX-6.5bit