Mistral AIが小型かつ高性能なオープンAIモデル「Devstral 2」とバイブコーディング用ツール「Mistral Vibe CLI」を公開

AI開発企業のMistral AIがコーディング特化のAIモデル「Devstral 2」と「Devstral Small 2」をオープンモデルとしてリリースしました。Devstral 2は小型かつ高性能なことを特徴としており、Claude Sonnetと比べて7倍のコスト効率を達成できるとのこと。また、バイブコーディング用のCLIツール「Mistral Vibe CLI」も同時にリリースされています。

Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI
https://mistral.ai/news/devstral-2-vibe-cli

Devstral 2はパラメーター数1230億(123B)、コンテキストウィンドウ25万6000(256K)のAIモデルで、AIのコーディング性能を測定するベンチマーク「SWE-bench Verified」では大型モデルに匹敵する72.2％というスコアを記録しました。また、Devstral Small 2はパラメータ数240億(24B)という家庭用PCで容易に実行可能な小型モデルで、SWE-bench Verifiedでは同規模のモデルをはるかに上回る68.0％というスコアを記録しています。

以下のグラフは横軸がモデルの規模、縦軸がSWE-bench Verifiedのスコアを示しています。Devstral 2とDevstral Small 2が小型かつ高性能であることがよく分かります。

「Devstral 2」の性能を「DeepSeek V3.2」および「Claude Sonnet 4.5」と比較した結果が以下。人間による評価の結果、Devstral 2はDeepSeek V3.2に対して42.8％の勝率を記録しました。一方で、クローズドソースモデルのClaude Sonnet 4.5との対決では、勝率は21.4％で敗率が53.1％でした。Mistral AIはDevstral 2の性能について「実際のタスクでは、Claude Sonnetと比べて7倍のコスト効率を達成できる」とアピールしています。

Devstral 2はModified MIT License 、Devstral Small 2はApache 2.0 Licenseのもとで以下のリンク先で公開されています。Devstral Small 2は家庭用PCで動作可能ですが、Devstral 2を実行するには最低4基のH100が必要です。

mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512 · Hugging Face
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512

mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 · Hugging Face
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512

加えて、Devstralシリーズを用いてバイブコーディングするためのCLIツール「Mistral Vibe CLI」も公開されました。Mistral Vibe CLIはZedの拡張機能として利用可能なほか、Apache 2.0 Licenseのもとでソースコードが公開されています。

なお、Devstral 2とDevstral Small 2はMistral AIのAPI経由でも利用可能で、記事作成時点では無料開放されています。無料期間の終了後の100万トークン当たりの料金は、Devstral 2が入力0.4ドル(約62.7円)・出力2ドル(約313.5円)で、Devstral Small 2は入力0.1ドル(約15.7円)・出力0.3ドル(約47円)です。