Mistral AI 釋出 Devstral 2 程式碼模型：24B 本地可跑，配套終端 CLI

Devstral 2 是 Mistral AI 剛放出來的程式碼模型家族，專門用來做多檔案修改、架構級排錯和自主寫程式碼。它一共有兩個尺寸，還附帶了一個可以在終端裡直接跑程式碼的開源命令列工具 Mistral Vibe CLI。

大號的 Devstral 2 擁有 123B 引數，小號的 Devstral Small 2 則是 24B 引數。兩個版本都原生支援 256K 的超長上下文視窗，能直接吞下整個專案的程式碼庫。

它能做到什麼

Devstral 2 主打的是端到端的軟體工程任務。它不只是單檔案補全，而是能在你的多檔案程式碼庫裡跳轉，理清框架依賴，自動捕捉測試失敗並重試修復。

在程式碼基準測試 SWE-bench Verified 上，123B 的 Devstral 2 拿到了 72.2% 的成績，Mistral 稱它在實際任務中的價效比比 Claude Sonnet 高出 7 倍。小號的 Devstral Small 2 也拿到了 68.0%，表現咬住了那些引數比它大五倍的模型。

在由獨立團隊通過 Cline 工具進行的盲測裡，Devstral 2 對比 DeepSeek V3.2 拿下了 42.8% 對 28.6% 的勝率。不過測試人員依然明顯偏好 Claude Sonnet 4.5，開源與閉源頂流之間還是有差距。

Cline 評價它的工具呼叫成功率已經能追平頂尖閉源模型，跑起來非常平滑。另一家接入的工具 Kilo Code 則透露，該模型在偷跑上線的 24 小時內就跑過了 170 億 token。

配套的 Mistral Vibe CLI 同樣值得一試。它能自動掃描目錄結構與 Git 狀態，支援用 @ 補全引用檔案、用 ! 直接跑終端命令。除了在終端裡獨立執行，它還作為外掛進駐了 Zed 編輯器，並支援通過 Agent Communication Protocol 接入你習慣的 IDE。

硬體要求與開源協議

兩個模型走的是完全不同的部署路線。

Devstral 2（123B）是個稠密模型，硬體門檻很高，本地私有化部署至少需要 4 張 H100 級別的顯示卡，目前也可以在 build.nvidia.com 上體驗。它的開源協議是修改版 MIT。

Devstral Small 2（24B）則非常親民，採用 Apache 2.0 協議。它不僅支援影像輸入、能做多模態智慧體，還能單卡執行在消費級 GeForce RTX 顯示卡、DGX Spark 甚至是純 CPU 環境上，主打完全離線的本地私密開發。

官方建議在推理時將溫度引數設為 0.2，以獲得最穩定的輸出。

兩個模型的 API 目前階段性免費提供。免費期結束後，Devstral 2 每百萬 token 的輸入輸出價格分別是 0.40 美元和 2.00 美元；Devstral Small 2 則只要 0.10 美元和 0.30 美元。

為什麼重要

我們認為 Devstral 2 的聰明之處在於沒有盲目堆引數，而是用 123B 的體量做到了 DeepSeek V3.2 和 Kimi K2 的數分之一，卻在程式碼智慧體最吃重的工具呼叫與上下文追蹤上拿到了很高的完成度。

對於個人開發者來說，24B 的 Devstral Small 2 配合 Vibe CLI 是目前最值得上手的本地替代方案之一，既不洩露程式碼資產，又有足夠的工程推理能力。對於企業團隊，只要你有 4 張 H100 或直接調 API，它也是在昂貴的 Claude 之外一個極具價效比的選擇。