Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 (mistralai, 2025) é um modelo de 123 bilhões de parâmetros de chat. Devstral-2-123B-Instruct-2512 is an open-weights chat model with roughly 123 billion parameters.
by mistralai · 123B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar Devstral-2-123B-Instruct-2512 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da mistralai. O osFoundry descobre Devstral-2-123B-Instruct-2512 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 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.
Use Devstral-2-123B-Instruct-2512 via API
Devstral-2-123B-Instruct-2512 também é servido por provedores de API hospedados — use via API (BYOK) se preferir não gerenciar GPUs. Essa página lista os preços por provedor.
Quais hardwares rodam Devstral-2-123B-Instruct-2512
Devstral-2-123B-Instruct-2512 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 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
Devstral-2-123B-Instruct-2512 é gratuito?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 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 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 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 localmente?
Sim. Devstral-2-123B-Instruct-2512 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 é melhor?
Devstral-2-123B-Instruct-2512 é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso Devstral-2-123B-Instruct-2512 no osFoundry?
Cole sua chave de API da mistralai no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Devstral-2-123B-Instruct-2512 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 mistralai em 28 de novembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512