Familia Mistral · 22B de parámetros★ Hecho en Francia

Codestral 22B v0.1

Code 22B Mistral, 80+ lenguajes. ⚠ Licencia MNPL para uso fuera de producción — uso personal/investigación.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia Mistral Non-Production License·Contexto 31.25k tokens·Fecha de lanzamiento mayo de 2024← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Excelente en programación
  • HumanEval 81.1, MBPP 78.2
Limitaciones que debes conocer
  • —⚠ Licencia MNPL (no apta para producción)
  • —Uso personal / investigación únicamente
Arquitectura
Denso 22B · especializado en código · 80+ lenguajes
Entrenamiento
Corpus de código multilingüe.
Ideal para
Autocompletado de códigoRefactorización

05Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run codestral:22b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
13 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
16 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
24 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
44 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 22 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Codestral 22B v0.1?

Para ejecutar Codestral 22B v0.1 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 13 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: RTX 5070 Ti 16 GB
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Cuando te desplazas: Codestral 22B v0.1 también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~4t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~16t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~42t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

HumanEval
81.1
MBPP
78.2
Spider
63.5