Devstral Small 2とは？
Devstral Small 2はMistral AIの240億パラメータのコーディングモデルで、2025年12月9日にDevstral 2やコマンドラインのエージェントMistral Vibeとともに公開されました。テキストと画像を読み、テキストを書き出し、ツール呼び出しに対応し、コンテキストは256Kトークンです。モデルカードによれば、RTX 4090 1枚かRAM 32GBのMacで動くほど軽量です。
Mistralはその後、API上のDevstralシリーズ全体を縮小しました。Devstral Small 2は2026年2月27日に非推奨となり、2026年3月31日に退役しました。Devstral 2も2026年7月31日に続きました。MistralはMistral Medium 3.5を勧めており、モデルのページには現行のDevstralモデルは載っていません。Apache 2.0のオープンウェイトはHugging Faceに残っており、vLLM、llama.cpp、LM Studio、Ollamaで動作します。
Devstral Small 2は使う価値があるか？
Devstral Small 2は有能なローカルのコーディングモデルですが、開発元はすでに次へ進んでいます。Mistralは2026年3月にAPI版を、7月に大型のDevstral 2を退役させ、モデルのページにはもうDevstralがひとつもありません。これを基に何を作るにしても、ベンダーのロードマップなしに自分で保守することになります。
評判を築いた数値はMistral自身によるものです。SWE-bench Verifiedで68.0%、SWE-bench Multilingualで55.7%、Terminal Bench 2で22.5%で、Mistralの表ではVerifiedで355BのGLM 4.6と並んでいます。同じ比較でClaude Sonnet 4.5は77.2%でした。Artificial Analysisは独自にIntelligence Indexで8と評価しており、4Bから40Bパラメータの非推論型オープンモデル74件中17位で、中央値は6です。
本当の強みは収まることです。公式の重みはFP8で約24GB、UnslothのQ4_K_M量子化版は14.3GBなので、24GBのRTX 4090にモデルを載せても、256Kのコンテキストのうち実用的な分の余地が残ります。Mistralが勧める後継の119BのMistral Small 4と128BのMedium 3.5は、このハードウェアにはまったく 収まりません。
弱点は時間です。IBMのGranite 4.2とGoogleのGemma 4は、同じGPU 1枚の枠向けに作られた2026年のApache 2.0モデルで、どちらもDevstralシリーズに残るどのモデルより新しいものです。ベンダーをまたぐベンチマークは異なるエージェントの足場を使っているため、誠実な比較は自社のリポジトリで1週間試すことです。
真価を発揮する場面
セキュリティを重視する、エンジニア8人のフィンテックチーム
ソースコードをどのクラウドにも送らずにコーディングエージェントを動かす
48GBのワークステーション向けGPU 1枚でFP8の重みをvLLMで動かし、ClineやOpenHandsから接続します。ハードウェアは一度きりの費用ですが、モデルを修正・更新するベンダーがいないことがリスクです。
32GBのMacBook Proを使うフリーランスの開発者
出張先やインターネットのない顧客先で使えるオフラインのコーディングアシスタントを用意する
Ollamaからdevstral-small-2（約15GB）を取得し、LM StudioやClineで使います。応答はホスト型モデルより遅く、大規模な複数ファイルのリファクタリングでは品質が落ちます。
30人のチームのためにローカルモデルを比較するエンジニアリングマネージャー
社内のセルフホスト型コーディングサービスのベースラインを選ぶ
DevstralのSWE-bench Verified 68%は妥当な基準点ですが、シリーズが退役している以上、複数年のサービスには今もリリースが続いているモデル群の方が安全です。
導入前に確認すること
- 導入
- ollama pull devstral-small-2を実行するか、Mistralのトークナイザーのフラグを付けてvLLMで動かします。Mistralはサーバーとクライアントの構成を推奨し、ローカルでのサービングのバグはフレームワーク側に報告するよう求めています。
- 連携
- vLLM、SGLang、Transformers、llama.cpp、LM Studio、Ollama。Mistral Vibe、Cline、Kilo Code、Claude Code、OpenHands、SWE-agentなどのコーディングエージェント。
- データとプライバシー
- Apache 2.0で利用制限はありません。セルフホストなので、サードパーティのホストを選ばない限り、コードが自社のハードウェアから出ることはありません。
- 大規模利用時のコスト
- ファーストパーティのAPI価格はもうありません。セルフホストでは、公式のFP8の重みに約24GB、Q6_Kで19.3GB、Q4_K_Mで14.3GBのVRAMが必要で、長いコンテキストではKVキャッシュ用のメモリも加わります。
- 制限
- すべてのDevstralモデルについて、MistralのAPIエンドポイントは退役しています。Artificial Analysisはやや冗長と評価しており、指数の実行で中央値1,600万（16M）に対して1,800万（18M）トークンを使いました。
良い点
- Apache 2.0ライセンス
- Q4量子化版は14.3GBでRTX 4090 1枚に収まります
- 256Kトークンのコンテキストと画像入力
- Cline、OpenHands、Claude Code、Mistral Vibeで動作します
気になる点
- MistralのAPI版は2026年3月に退役し、同社のAPIにDevstralは残っていません
- Artificial Analysisには公開のホスト型APIの掲載がありません
- Mistral自身の表で、SWE-bench VerifiedがClaude Sonnet 4.5より9ポイント低いです
- 今後の更新は見込めません
おすすめの人
24GBのGPU 1枚か32GBのMacでセルフホストのコーディングエージェントを動かしたい開発者で、開発元がもう開発していないモデルを自分で保守することをいとわない人。
Devstral Small 2の代替
Devstral Small 2：よくある質問
- Devstral Small 2は使う価値があるか？
- Devstral Small 2は今も ゲーミングGPU 1枚でよく動きますが、Mistralはこのシリーズを手放し、現在サービスとして販売しているところはありません。 評価は5点満点中3.4点です。
- Devstral Small 2の料金は？
- 重みはApache 2.0で無料。MistralのAPI版は2026年3月31日に退役し、Artificial Analysisには公開APIの掲載がありません。
- Devstral Small 2の欠点は？
- MistralのAPI版は2026年3月に退役し、同社のAPIにDevstralは残っていません; Artificial Analysisには公開のホスト型APIの掲載がありません; Mistral自身の表で、SWE-bench VerifiedがClaude Sonnet 4.5より9ポイント低いです; 今後の更新は見込めません.
- Devstral Small 2は誰に向いているか？
- 24GBのGPU 1枚か32GBのMacでセルフホストのコーディングエージェントを動かしたい開発者で、開発元がもう開発していないモデルを自分で保守することをいとわない人。
- チームや本番環境でDevstral Small 2を使うと費用はいくらか？
- ファーストパーティのAPI価格はもうありません。セルフホストでは、公式のFP8の重みに約24GB、Q6_Kで19.3GB、Q4_K_Mで14.3GBのVRAMが必要で、長いコンテキストではKVキャッシュ用のメモリも加わります。
- Devstral Small 2は企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0で利用制限はありません。セルフホストなので、サードパーティのホストを選ばな い限り、コードが自社のハードウェアから出ることはありません。
- Devstral Small 2の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はGemma 4, Granite 4.2, Mistral Small 4 、 Devstral 2です。
回答確認日：2026年10月22日