01できること
- 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
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Devstral Small 2 24Bに必要なハードウェアは？
Devstral Small 2 24BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 14 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
なぜこの選択か？ 完全な解説はこちら： GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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外出先では： Devstral Small 2 24B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro／コミュニティの資料から転載したものです。単位：正答率（%）。