Memória em cada precisão
| Versão | Pesos | Com contexto | Menor Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 131 GB | 141 GB | 192 GB |
| 6 bits | 99,9 GB | 108 GB | 192 GB |
| 4 bits | 69,2 GB | 74,7 GB | 128 GB |
| 3 bits qualidade menor | 53,8 GB | 58,1 GB | 96 GB |
| 2 bits qualidade menor | 38,4 GB | 41,5 GB | 64 GB |
Em cada chip da Apple
O menor tamanho de memória de cada chip que roda Devstral 2 (123B), a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.
| Chip | Precisa | Versão | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M5 Ultra | 256 GB | 8 bits Lento | 4–7 |
| M5 Max | 128 GB | 4 bits Lento | 4–7 |
| M5 Pro | 64 GB | 2 bits Lento | 4–6 |
| M5 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M4 Max | 128 GB | 4 bits Lento | 4–6 |
| M4 Pro | 64 GB | 2 bits Lento | 3–6 |
| M4 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M3 Ultra | 256 GB | 8 bits Lento | 3–5 |
| M3 Max | 128 GB | 4 bits Lento | 3–5 |
| M3 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M3 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M2 Ultra | 128 GB | 4 bits Lento | 5–9 |
| M2 Max | 64 GB | 2 bits Lento | 5–8 |
| M2 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M2 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M1 Ultra | 128 GB | 4 bits Lento | 5–9 |
| M1 Max | 64 GB | 2 bits Lento | 5–8 |
| M1 Pro | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
| M1 | nenhum tamanho serve | Grande demais | – |
Como rodar
- O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure Devstral 2 (123B), baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
- No Terminal, com o MLX da Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Devstral-2-123B-Instruct-2512-4bitVersão MLX: mlx-community/Devstral-2-123B-Instruct-2512-4bit no Hugging Face. As outras precisões ficam logo ao lado.
Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre Devstral 2 (123B)
| Criado por | Mistral AI |
|---|---|
| Parâmetros | 123B (denso) |
| Contexto | 256K tokens |
| Licença | Modified MIT |
| Lançamento | 2025-11 |
| Entrada | Texto |
| Pesos | mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512 |
Perguntas
- Quanta memória Devstral 2 (123B) precisa?
- Cerca de 69,2 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 74,7 GB no total. No Mac, isso significa 128 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.
- Qual é a velocidade de Devstral 2 (123B) no Mac?
- A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M2 Ultra com 128 GB, a cerca de 5–9 tokens por segundo (4 bits). O menor Mac que o roda, com 128 GB, chega a cerca de 5–9 em um M2 Ultra.
- A quantização prejudica Devstral 2 (123B)?
- Com 4 bits, a maioria dos modelos fica perto da qualidade original; abaixo de 4 bits, a qualidade cai mais rápido. Escolha a maior precisão que cabe no seu Mac com folga.
Modelos parecidos
Para o model card ou o README do seu modelo
Mostra o menor Mac que roda bem Devstral 2 (123B) e leva para esta página.
[](https://mlx.app/run/devstral-2-123b)Como é calculado
Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.