O que é Devstral Small 2?
Devstral Small 2 é um modelo de programação de 24 bilhões de parâmetros da Mistral AI, lançado em 9 de dezembro de 2025 junto com o Devstral 2 e o Mistral Vibe, agente de linha de comando. Ele lê texto e imagens, escreve texto, suporta chamada de ferramentas e tem contexto de 256K tokens. Segundo o model card, ele é leve o bastante para uma única RTX 4090 ou um Mac com 32GB de RAM.
Desde então a Mistral encerrou toda a linha Devstral na API. O Devstral Small 2 foi descontinuado em 27 de fevereiro de 2026 e retirado em 31 de março de 2026; o Devstral 2 veio em seguida, em 31 de julho de 2026. A Mistral indica o Mistral Medium 3.5, e a página de modelos dela não lista nenhum Devstral atual. Os pesos abertos Apache 2.0 continuam no Hugging Face e funcionam com vLLM, llama.cpp, LM Studio e Ollama.
Devstral Small 2 vale a pena?
O Devstral Small 2 é um modelo local de programação capaz cujo fabricante seguiu em frente. A Mistral retirou a versão da API em março de 2026 e o Devstral 2, maior, em julho, e a página de modelos agora não lista nenhum Devstral. O que você construir sobre ele, você mantém sem roadmap de fornecedor.
Os números que lhe deram fama são da própria Mistral: 68,0% no SWE-bench Verified, 55,7% no SWE-bench Multilingual e 22,5% no Terminal Bench 2, empatado com o GLM 4.6 de 355B no Verified na tabela da Mistral. O Claude Sonnet 4.5 marcou 77,2% na mesma comparação. A Artificial Analysis o coloca de forma independente com 8 no seu Intelligence Index, 17º de 74 modelos abertos sem raciocínio entre 4B e 40B de parâmetros, onde a mediana é 6.
Seu verdadeiro trunfo é que ele cabe. Os pesos oficiais são FP8, cerca de 24GB, e a quantização Q4_K_M da Unsloth tem 14,3GB, então uma RTX 4090 de 24GB comporta o modelo com espaço para uma parte útil do contexto de 256K. Os sucessores sugeridos pela Mistral, o Mistral Small 4 com 119B e o Medium 3.5 com 128B, não cabem nesse hardware de jeito nenhum.
A fraqueza é o tempo. O Granite 4.2 da IBM e o Gemma 4 do Google são modelos Apache 2.0 de 2026 feitos para o mesmo espaço de uma GPU, e ambos são mais novos que qualquer coisa que restou na linha Devstral. Benchmarks de fornecedores diferentes usam estruturas de agente diferentes, então a comparação honesta é uma semana no seu próprio repositório.
Onde ele se destaca
Uma equipe de fintech de oito engenheiros preocupada com segurança
Rodar um agente de programação sem enviar código-fonte a nenhuma nuvem
Sirva os pesos FP8 com vLLM em uma GPU de workstation de 48GB e aponte o Cline ou o OpenHands para ela. O hardware é um custo único; o risco é que nenhum fornecedor vai corrigir ou atualizar o modelo.
Um desenvolvedor freelancer com um MacBook Pro de 32GB
Ter um assistente de programação offline para viagens e clientes sem internet
Baixe o devstral-small-2 pelo Ollama, cerca de 15GB, e use no LM Studio ou no Cline. As respostas são mais lentas que as de um modelo hospedado e a qualidade cai em refatorações grandes de vários arquivos.
Um gerente de engenharia comparando modelos locais para uma equipe de 30 pessoas
Escolher uma referência para um serviço interno auto-hospedado de programação
Os 68% do Devstral no SWE-bench Verified são um ponto de referência razoável, mas com a linha aposentada a aposta mais segura para um serviço de vários anos é uma família que ainda recebe lançamentos.
Antes de decidir
- Configuração
- ollama pull devstral-small-2 ou sirva com vLLM usando as flags de tokenizer da Mistral; a Mistral recomenda uma configuração de servidor e cliente e pede que os usuários relatem bugs de serviço local ao framework.
- Integrações
- vLLM, SGLang, Transformers, llama.cpp, LM Studio e Ollama; agentes de programação como Mistral Vibe, Cline, Kilo Code, Claude Code, OpenHands e SWE-agent.
- Dados e privacidade
- Apache 2.0 sem restrições de uso; auto-hospedado, então o código nunca sai do seu hardware, a menos que você escolha um host de terceiros.
- Custo em escala
- Não existe mais preço de API própria; auto-hospedar significa cerca de 24GB de VRAM para os pesos FP8 oficiais, 19,3GB em Q6_K ou 14,3GB em Q4_K_M, mais memória para o cache KV em contextos longos.
- Limites
- Os endpoints da API da Mistral para todos os modelos Devstral foram retirados; a Artificial Analysis o considera um tanto prolixo, usando 18M de tokens no seu índice contra uma mediana de 16M.
O que é bom
- Licença Apache 2.0
- Quantização Q4 de 14,3GB cabe em uma RTX 4090
- Contexto de 256K tokens e entrada de imagens
- Funciona com Cline, OpenHands, Claude Code e Mistral Vibe
O que não é
- A versão na API da Mistral foi retirada em março de 2026, e nenhum Devstral resta na API
- Nenhuma API hospedada pública listada pela Artificial Analysis
- SWE-bench Verified 9 pontos atrás do Claude Sonnet 4.5 na própria tabela da Mistral
- Nenhuma atualização futura esperada
Ideal para
Desenvolvedores que querem um agente de programação auto-hospedado em uma GPU de 24GB ou um Mac de 32GB e aceitam manter um modelo que o fabricante não desenvolve mais.
Alternativas ao Devstral Small 2
Devstral Small 2: perguntas frequentes
- Devstral Small 2 vale a pena?
- O Devstral Small 2 ainda roda bem em uma GPU de jogos, mas a Mistral abandonou a linha e ninguém mais o vende como serviço. Damos nota 3.4 de 5.
- Quanto custa Devstral Small 2?
- Pesos gratuitos sob Apache 2.0. A versão na API da Mistral foi retirada em 31 de março de 2026, e a Artificial Analysis não lista nenhuma API pública.
- Quais são as desvantagens de Devstral Small 2?
- A versão na API da Mistral foi retirada em março de 2026, e nenhum Devstral resta na API; nenhuma API hospedada pública listada pela Artificial Analysis; sWE-bench Verified 9 pontos atrás do Claude Sonnet 4.5 na própria tabela da Mistral; nenhuma atualização futura esperada.
- Para quem Devstral Small 2 é indicado?
- Desenvolvedores que querem um agente de programação auto-hospedado em uma GPU de 24GB ou um Mac de 32GB e aceitam manter um modelo que o fabricante não desenvolve mais.
- Quanto custa Devstral Small 2 para uma equipe ou em produção?
- Não existe mais preço de API própria; auto-hospedar significa cerca de 24GB de VRAM para os pesos FP8 oficiais, 19,3GB em Q6_K ou 14,3GB em Q4_K_M, mais memória para o cache KV em contextos longos.
- Devstral Small 2 é seguro para dados da empresa?
- Apache 2.0 sem restrições de uso; auto-hospedado, então o código nunca sai do seu hardware, a menos que você escolha um host de terceiros.
- Quais são as melhores alternativas ao Devstral Small 2?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Gemma 4, Granite 4.2, Mistral Small 4 e Devstral 2.
Respostas verificadas em 22 de out. de 2026.