Mistral Small 3vsDevstral Small 2 24B
Comparativo completo entre Mistral Small 3 (24 bilhões de parâmetros, Mistral AI) e Devstral Small 2 24B (24B, Mistral AI). VRAM necessária por quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Mistral Small 3 | Devstral Small 2 24B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 24B | 24B |
| Família | Mistral | Mistral |
| Autor | Mistral AI | Mistral AI |
| Origem | FR | FR |
| Licença | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 32 768 tokens | 256 000 tokens |
| Data de lançamento | janeiro de 2025 | dezembro de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Mistral Small 3 | Devstral Small 2 24B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 14 GB | 14 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 17 GB | 17 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 26 GB | 26 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 48 GB | 48 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 24 GB | 24 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | 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) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 15 tok/s · Q8 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
Substitua o GitHub Copilot e o Cursor por um copiloto de código 100 % local — o guia de referência, com configurações incluídas.
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Pontos fortes e fracos
Mistral Small 3
Excelente relação qualidade/tamanho no lançamento (início de 2025). Compete com os 70B.
- Qualidade próxima à do Llama 70B
- Latência baixa
- Contexto de 128k
- Excelente para agentes e no uso de ferramentas
- Exige no mínimo 16 GB de VRAM em Q4
- Pior em código que o Qwen Coder
Instalação
Devstral Small 2 24B
Especialista em programação, 24B, Apache 2.0. 72,2% no SWE-Bench. 256k ctx, laboratório francês.
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Cabe em uma RTX 4090
- Apache 2.0
- Lab francês
- Sem visão
- Denso: mais lento que os modelos MoE para código (Qwen3-Coder 30B-A3B) com a mesma memória
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B?
Em uma RTX 4090, Mistral Small 3 roda em Q5_K_M (~40 tok/s), Devstral Small 2 24B em Q5_K_M (~40 tok/s). Em termos apenas de taxa de geração, Devstral Small 2 24B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B: qual é o melhor em francês?
Para francês formal (redação, resumo, tradução), Mistral Small 3 leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.
Qual consome menos VRAM?
Ambos exigem a mesma VRAM em Q4 (14 GB). A escolha se dá então pela licença ou pela qualidade percebida.
Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B para programar?
Os dois são modelos especializados em código — a escolha depende do contexto (32 768 versus 256 000 tokens), da licença (Apache 2.0 versus Apache 2.0) e da VRAM disponível. Ambos se integram a Continue ou Aider.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Mistral Small 3 está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Devstral Small 2 24B está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Mistral Small 3 (24B). Mais capaz : Mistral Small 3 (24B). Se você tiver dúvidas, inicie o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.