Devstral Small 24B en L20 48GB (48GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Devstral Small 24B (23.6B total, 23.6B activos, GQA Denso) requiere 13.59 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 15.4 GiB totales a 8K de contexto y 19.15 GiB a 32K en L20 48GB (~37.4 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →
48 GB · 864 GB/s
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗
Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 15.4 GiB (16.54 GB) / 48 GiB (32%)
Pesos del Modelo: 13.59 GiB Caché KV y Estado: 1.25 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB
Memoria GPU Requerida
15.4 GiB
16.54 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
45.6 GiB
48 GB (física)
Margen de Seguridad
+30.2 GiB
32% utilización
Velocidad Decode Est.
~37.4 tok/s
23.6B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~1322 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~3098 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$1.40
GQA Denso · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3090 (24GB)
~$750
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.19 / h
1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/Devstral-Small-2505-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve mistralai/Devstral-Small-2505 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~3098ms · ~37.4 tok/s)
[Devstral Small 24B · 15.4 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04
Amortización de compra
~26.6 meses
Electricidad local est.: $4.26 / mes
Proveedor Instancia Recomendada VRAM Total Tarifa por Hora Costo Mensual Estimado Facturación Desplegar
RunPod 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) 24 GB $0.22 / h $26.75 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗
Vast.ai 1x RTX 3090 (Host Verificado) 24 GB $0.19 / h $22.98 / mes Spot / Bajo demanda Lanzar GPU ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
DigitalOcean 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) 48 GB $1.57 / h $190.91 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Devstral Small 24B

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro
18 GiB
Pesos del Modelo: 13.59 GiB · Gradientes + Optimizador: 3.3 GiB · Act: 1.11 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible
50.63 GiB
Pesos del Modelo: 43.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 5.19 GiB · Act: 1.48 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible
182.84 GiB
Pesos del Modelo: 43.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 136.28 GiB · Act: 2.6 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

L20 48GB (48GB físicos, 45.6 GiB utilizables) ejecuta Devstral Small 24B en 4 bits (Q4_K_M) con 15.4 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 30.2 GiB (~37.4 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Devstral Small 24B utiliza topología GQA Denso (23.6B totales, 23.6B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.25 GiB a 5 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2.5 GiB en 32K (total 16.65 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Devstral Small 24B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 14.78 GiB, 8K: 15.4 GiB, 32K: 19.15 GiB, 128K: 34.15 GiB) 4K 14.78 GiB (KV 0.63 GiB) 8K 15.4 GiB (KV 1.25 GiB) 32K 19.15 GiB (KV 5 GiB) 128K 34.15 GiB (KV 20 GiB) L20 48GB (48GB)
Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Devstral Small 24B @ 8K

Formato de Cuantización Pesos (GiB) Caché KV VRAM Total (GiB) Velocidad Decode Compatibilidad (L20 48GB) GPU Recomendada Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) 43.96 GiB 1.25 GiB 45.77 GiB (49.15 GB) ~12 tok/s Margen Ajustado (<8% Libre) RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) 23.35 GiB 1.25 GiB 25.16 GiB (27.02 GB) ~22.2 tok/s Cabe con Margen Seguro Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) 18.02 GiB 1.25 GiB 19.83 GiB (21.29 GB) ~28.6 tok/s Cabe con Margen Seguro Arc Pro B60 24GB (24GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) 15.77 GiB 1.25 GiB 17.58 GiB (18.88 GB) ~32.4 tok/s Cabe con Margen Seguro Arc Pro B60 24GB (24GB) Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) 13.59 GiB 1.25 GiB 15.4 GiB (16.54 GB) ~37.4 tok/s Cabe con Margen Seguro Arc Pro B60 24GB (24GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) 11.87 GiB 1.25 GiB 13.68 GiB (14.69 GB) ~42.5 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) 10.91 GiB 1.25 GiB 12.72 GiB (13.66 GB) ~46 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) 7.83 GiB 1.25 GiB 9.64 GiB (10.35 GB) ~62.5 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede L20 48GB (48GB) ejecutar Devstral Small 24B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Devstral Small 24B requiere 15.4 GiB de VRAM total (13.59 GiB pesos + 1.25 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 45.6 GiB utilizables en L20 48GB, alcanzando ~37.4 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Devstral Small 24B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 5 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 19.15 GiB (20.56 GB decimales).

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