01功能特性
优点
- 代码能力出色
- HumanEval 81.1，MBPP 78.2
需了解的局限性
- —⚠ MNPL 许可（非生产环境）
- —仅限个人使用/研究
架构
稠密模型 22B · 专精代码 · 支持 80 多种语言
训练
多语言代码语料库
最适合的场景
代码补全重构
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$ollama run codestral:22b
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
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llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
13 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
16 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
24 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
44 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 22 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Codestral 22B v0.1需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Codestral 22B v0.1，大约需要13 GB 显存。可供比较的硬件选项：RTX 5070 Ti 16 GB — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： RTX 5070 Ti 16 GB
Amazon查看价格 →Materiel.net查看价格 →Darty查看价格 →联盟链接——可能产生佣金，但您无需额外付费，推荐独立。作为亚马逊合作伙伴，QuelLLM 将从符合条件的购买中获利。
移动场景： Codestral 22B v0.1 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存）→
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
HumanEval
81.1
MBPP
78.2
Spider
63.5