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Devstral 2

Mistral AI

Offenes, dichtes Coding-Modell von Mistral AI (125B) ohne Reasoning, mit 256K-Kontext – überdurchschnittlich intelligent für seine Größe, aber nur Text und etwas verbose.

In: Text Out: Text
Hersteller
Mistral AI
Lizenz
Modified MIT License
Betrieb
  • Lokal (On-Premise)
  • EU-Hosting
Herkunft
Frankreich
Architektur
Dense Transformer
Veröffentlichung
01.12.2025
Parameter gesamt
125 Mrd.
Aktive Parameter
125 Mrd.
Kontextfenster
256k Tokens

Überblick

Devstral 2 ist ein dichtes, auf Software-Engineering ausgerichtetes Open-Weights-Modell von Mistral AI mit 125B Parametern. Es ist ein Non-Reasoning-Modell (direkte Antworten ohne Chain-of-Thought) und erreicht auf dem AA Intelligence Index 22 – deutlich über dem Klassenschnitt vergleichbarer offener Non-Reasoning-Modelle (Median 13).

Use Cases

  • Coding und Software-Engineering
  • Aufgaben mit großem Kontext bis 256K Tokens
  • Self-Hosting offener Gewichte

Stärken & Grenzen

Stärken: Für die Klasse hoher Intelligence Index (22) bei überdurchschnittlicher Geschwindigkeit (72 t/s, Median 62) und niedriger Latenz (TTFT 1,6 s). Großes Kontextfenster. Starke SWE-bench-Verified-Leistung laut Mistral (72,2 %).

Grenzen: Reine Textmodalität, kein Reasoning. Etwas verbose (7,4M Output-Tokens im Intelligence-Index, Median 6,4M). Lizenz schränkt kommerzielle Nutzung ein (separates Lizenzabkommen nötig). In LMArena/Vellum nicht gelistet.

Praxis-Erfahrung

Offenes Modell ohne First-Party-API-Listenpreis (AA: $0,00). Ausgabegeschwindigkeit rund 72 t/s. Gewichte als mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512 auf Hugging Face.

Gut zu wissen

  • Lizenz: Modified MIT License (kommerzielle Nutzung lizenzpflichtig); Release 12/2025
  • Architektur: Dense, 125B; Kontext 256K
  • Weitere AA-Benchmarks ohne Eintrag in der Score-Tabelle (Quelle: Artificial Analysis): τ³-Banking 10 %, CritPt 0 %, AA-Omniscience Accuracy 21 %, Non-Hallucination Rate 15 %
  • Benchmark-Scores abgelesen aus den AA-Übersichtscharts (29.06.2026)

Weitere Benchmarks (Zusatzquellen)

Weitere berichtete Werte, für die in der Score-Tabelle oben kein Eintrag vorliegt.

Quelle: Mistral AI (offizielle Model Card, HF):

  • SWE-bench Multilingual 61,3 % · Terminal Bench 2 32,6 % (Hinweis: Card-Label „Terminal Bench 2")

(SWE-bench Verified 72,2 % steht als offizieller Wert oben in der Score-Tabelle.)

Läuft gut auf

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