Характеристики

Размер весов: 15,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral3 · dense
Базовая модель: Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
Библиотека: mlx
Опубликована: 14 дек 2025

Ссылки

mistralai_Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-MLX-4Bit

Изображение и текст → текст12 профессий

Это 4-битная MLX-версия модели Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512, разработанной Mistral AI и конвертированной сообществом mlx-community из исходной модели mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512.

764скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для диалоговых и инструкционных сценариев, а также для задач преобразования изображений и текста в текст, включая описание изображений.

Модель содержит 24 миллиарда параметров, относится к семейству Mistral и поддерживает мультимодальный режим с обработкой изображений и текста. Она преобразована в формат MLX и использует 4-битное квантование, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. README не содержит сведений о длине контекста, поддерживаемых языках, точной архитектуре или результатах тестирования.

К сильным сторонам относятся инструкционный режим, мультимодальные возможности и компактное 4-битное представление для запуска через mlx-vlm. Ограничения включают отсутствие в README подробностей о качестве, языковой поддержке, контекстном окне и аппаратных требованиях; кроме того, квантование может влиять на точность по сравнению с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/mistralai_Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-MLX-4Bit

This model was converted to MLX format from mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 at revision c599e8e56f3f9110e97f0dc0450ce248e3334d84.

It was generated from the current mlx-vlm source checkout on the JarvisLabs conversion instance.

Use with mlx-vlm

pip install -U mlx-vlm
mlx_vlm.generate --model mlx-community/mistralai_Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-MLX-4Bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: Mistral3ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 9a7c976