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Mistral Small 3.1 24BvsDevstral Small 2 24B

徹底比較: Mistral Small 3.1 24B (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 3.1 24B 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 128 000 トークン 256,000トークン
公開日 2025年3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 少なく、小規模モデルに有利です。

量子化 Mistral Small 3.1 24B 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 3.1 24B 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 3.1 24B が優位。 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
Devstral Small 2 24B が優位です。 コードに特化したモデルで、HumanEval と MBPP でより優れた成績。
格調高いフランス語
Mistral Small 3.1 24B が優位。 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。
ビジョン / 画像
Mistral Small 3.1 24B が優位。 画像入力をネイティブでサポートします。
RAG / 長い文書
Mistral Small 3.1 24B が優位。 コンテキストウィンドウがより大きく(128,000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 3.1 24B が優位。 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。
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強みと弱み

Mistral AI · 24B

Mistral Small 3.1 24B

Small 3 にビジョン機能を追加。128k ctx、Apache 2.0。2025 年6月から Small 3.2 に置き換え。

  • ビジョン + テキストを 24B に統合
  • 128k ctx
  • Apache 2.0
  • 推論時 ~150 tok/s
  • Ollama ≥ 0.6.5 が必要
  • Small 3.2(2025 年 6 月)でわずかに改善

インストール

ollama run mistral-small3.1:24b
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 3.1 24BとDevstral Small 2 24Bのどちらがより快適に動作しますか?

RTX 4090 では、Mistral Small 3.1 24B 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 3.1 24B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 3.1 24B 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 3.1 24BとDevstral Small 2 24Bのどちらが適していますか?

Devstral Small 2 24B が最も適しています(コード特化、HumanEval 最高スコア)。IDE コパイロットとして使用する場合は、と組み合わせる 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 3.1 24B 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 3.1 24B (24B)。 より高性能 : Mistral Small 3.1 24B (24B)。迷っている場合はこれを起動してください 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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