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Mistral Small 3vsDevstral Small 2 24B

徹底比較: Mistral Small 3 (24B パラメータ、Mistral AI)および Devstral Small 2 24B (24B, Mistral AI)。量子化形式ごとの必要VRAM、基準となる4種類のGPUで測定したトークン/秒、用途ごとの評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログデータから計算されており、ページ間のコピー&ペーストは行われていません。

要約

特徴 Mistral Small 3 Devstral Small 2 24B
パラメータ 24B 24B
ファミリー Mistral Mistral
著者 Mistral AI Mistral AI
開発国 FR FR
ライセンス Apache 2.0 Apache 2.0
コンテキスト 32 768 トークン 256,000トークン
公開日 2025年1月 2025年12月

メモリフットプリント

平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者(緑色)は消費量が moins — 小規模モデルに有利。

量子化 Mistral Small 3 Devstral Small 2 24B
Q4_K_M(軽量) 14 GB 14 GB
Q5_K_M(バランス型) 17 GB 17 GB
Q8(ほぼ無損失) 26 GB 26 GB
FP16(最高品質) 48 GB 48 GB
CPUのみで実行する場合のRAM 24 GB 24 GB

推定速度(トークン/秒)

各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン(llama.cpp、vLLM、MLX)によって異なります。 方法論.

基準となるGPU Mistral Small 3 Devstral Small 2 24B
RTX 4090 (24 GB) 40 tok/s · Q5_K_M 40 tok/s · Q5_K_M
RTX 4080 (16 GB) 15 tok/s · Q4_K_M 15 tok/s · Q4_K_M
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ 重すぎる ✗ 重すぎる
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 15 tok/s · Q8 15 tok/s · Q8

ユースケース別評価

一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。

一般チャット
Mistral Small 3が上回ります。 この用途では、能力と制約のバランスが最も良い。
開発 / コーディング
接戦 — 具体的な条件によって変わります。 この基準では両者同等です。VRAMやライセンスの制約に応じて判断してください。
格調高いフランス語
Mistral Small 3が上回ります。 充実したフランス語コーパスで学習しており、慣用表現をより適切に扱えます。
RAG / 長い文書
Mistral Small 3が上回ります。 コンテキストウィンドウがより大きく(32,768トークン)、長い文書に適しています。
エージェント & ツール使用
Mistral Small 3が上回ります。 ツールの使用と複数段階の指示への対応で、より優れています。
ローカルコパイロットキット

GitHub Copilot や Cursor を 100 % ローカルのコードコパイロットに置き換える — 参考ガイド、設定ファイル付き。

  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 30日間返金対応
無料ガイドを読む:Continue + VS Code →

強みと弱み

Mistral AI · 24B

Mistral Small 3

リリース当時(2025年初頭)は、サイズに対して非常に高い品質を実現。70Bモデルと互角に渡り合います。

  • Llama 70B に近い品質
  • 低遅延
  • 128k コンテキスト
  • エージェントとしての動作とツール利用に優れている
  • Q4では最低16 GBのVRAMが必要
  • コーディング性能はQwen Coderに劣る

インストール

ollama run mistral-small:24b
Mistral AI · 24B

Devstral Small 2 24B

コーディングに特化した24Bモデル。Apache 2.0ライセンス。SWE-Benchで72.2%。256kのコンテキスト、フランスの研究所による開発。

  • 68.0% SWE-bench Verified
  • RTX 4090 のVRAMに収まる
  • Apache 2.0
  • フランスのラボ
  • ビジョン非対応
  • 密なモデル:メモリ容量が同じなら、コーディング向けMoEモデル(Qwen3-Coder 30B-A3B)より遅い

インストール

ollama run devstral-small2:24b

よくある質問

RTX 4090(24 GB)では、Mistral Small 3とDevstral Small 2 24Bのどちらがより快適に動作しますか?

RTX 4090 で Mistral Small 3 は Q5_K_M (~40 tok/s)、Devstral Small 2 24B です Q5_K_M (約40トークン/秒)。スループットだけで比較すると、 Devstral Small 2 24B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。

Mistral Small 3とDevstral Small 2 24B:フランス語ではどちらが優れていますか?

フォーマルなフランス語(執筆、要約、翻訳)には、 Mistral Small 3 優位に立ちます。充実したフランス語コーパスで学習しているためです。もう一方も使えますが、要求水準の低い用途に限られます。

VRAM消費が最も少ないのはどれか?

どちらも Q4 では同じ量の VRAM(14 GB)が必要です。そのため、ライセンスや、実際に使って感じる品質を基準に選ぶことになります。

コーディングにはMistral Small 3とDevstral Small 2 24Bのどちらを選ぶべきですか?

両者ともコーディングに特化したモデルです — 選択の基準は、コンテキスト(32,768対256,000トークン)、ライセンス(Apache 2.0対Apache 2.0)、利用可能なVRAMです。どちらも以下との連携に対応しています: Continue またはAider。

これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか?

Mistral Small 3 は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Devstral Small 2 24B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。

2026 年にどれを選ぶべきか?

主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Mistral Small 3 (24B)。 より高性能 : Mistral Small 3 (24B)。迷っている場合は、これを実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。

検討すべき代替案

どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。

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