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Mistral AIVeraltet

Devstral 2

Devstral 2 ist Mistrals Open-Weights-Codingmodell mit 123 Mrd. Parametern. Es eignet sich für Agentic Coding und Änderungen über mehrere Dateien.

AA Intelligence Index
9Punkte
Median aller Modelle: 26
API-Preis In / Out
$0,40 / $2
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,04
Kontextfenster
262,1kTokens
Maximaler Output: 209.715 Tokens

Devstral 2 im Überblick

Stand Oktober 2026 steht Devstral 2 im Artificial Analysis Intelligence Index mit 9 Punkten auf Platz 123 von 132 Modellen.

Agentic Coding mit offenen Gewichten

Devstral 2 (123 Mrd. Parameter, 256K Tokens Kontext) erreicht laut Mistral 72,2 % auf SWE-bench Verified und 61,3 % auf SWE-bench Multilingual. In Mistrals eigener Vergleichstabelle liegt es damit vor Devstral Small 2 (68,0 %) und Kimi K2 Thinking (71,3 %), aber hinter DeepSeek v3.2 (73,1 %) und Claude Sonnet 4.5 (77,2 %). Auf Terminal-Bench 2.0 kommt es auf 32,6 %, DeepSeek v3.2 auf 46,4 %.

  • Agentic Coding
  • Multi-Datei-Edits
  • Codebase-Erkundung
  • Self-Hosting
  • Code-Assistenten

Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.

Was du abwägen solltest

  • Abgekündigt. Mistral führt Devstral 2 seit dem 22.05.2026 als abgekündigt und empfiehlt für neue Integrationen Mistral Medium 3.5. Für neue Projekte ist es daher kaum die erste Wahl.
  • Unabhängige Werte niedriger. Vals AI misst auf SWE-bench Verified mit einem minimalen Bash-Agenten 62,8 % statt der 72,2 % von Mistral. Die Herstellerzahl solltest du als Wert unter günstigen Bedingungen lesen.
  • Hoher Hardwarebedarf. Das Beispiel in der Modellkarte startet vLLM mit acht GPUs (Tensor-Parallelismus 8). Lokal ist das 123B-Modell damit deutlich anspruchsvoller als Devstral Small 2 mit 24B, das laut Mistral auf einer einzelnen RTX 4090 läuft.
  • Lizenz mit Umsatzgrenze. Die Modified MIT License schließt Unternehmen mit mehr als $20 Mio. Monatsumsatz von der Nutzung aus, sie brauchen eine kommerzielle Lizenz von Mistral. Devstral Small 2 steht dagegen unter Apache 2.0.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

Devstral 2 Benchmarks

9Punkte

Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).

Mehr zum Benchmark
Artificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 26
  1. Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic
  2. Claude Sonnet 5.5Platz 2, Anthropic
  3. MiMo V2.5 ProXiaomi
  4. Nemotron 3 UltraNVIDIA
  5. Mistral Medium 3.5Mistral AI
  6. Qwen3-CoderAlibaba
  7. Mistral Small 4Mistral AI
  8. Devstral 2Mistral AI
  9. Mistral Large 3Mistral AI
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Artificial Analysis

Devstral 2 API-Preise

Input
$0,40/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,04/ 1 Mio. Tokens
Output
$2/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$6,00

$0,06 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$4,00
  • Output$2,00

Schätzung in USD auf Basis der Preise von Mistral AI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,40 + Input aus Cache × $0,04 + Output × $2) / 1.000.000

Devstral 2 Modelldaten

Kontextfenster
262.144 Tokens
Maximaler Output
209.715 Tokens
Eingabe
Text, Dateien
Ausgabe
Text
Anbieter
Mistral AI
Veröffentlicht
9. Dezember 2025
Modellgewichte
Offen (Modified MIT License)
262,1k Tokens Kontext209,7k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Tool-Nutzung
  • Strukturierte Ausgaben
  • Batch-API

Daten aktualisiert am 18. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

Devstral 2 API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu Devstral 2

Was kostet Devstral 2?

Über die Mistral-API kostet es $0,40 pro 1 Mio. Input-Tokens und $2,00 pro 1 Mio. Output-Tokens. Gecachter Input kostet $0,04 pro 1 Mio. Tokens.

Wie groß ist das Kontextfenster?

Das Kontextfenster umfasst 256K Tokens. Das reicht für größere Repositories, ist aber kein Vorsprung gegenüber Devstral Small 2, das ebenfalls 256K Tokens bietet.

Ist Devstral 2 Open Source?

Die Gewichte sind offen und stehen auf Hugging Face. Die Lizenz ist eine Modified MIT License, die Unternehmen mit mehr als $20 Mio. Monatsumsatz ausschließt. Devstral Small 2 steht dagegen unter Apache 2.0.

Kann ich Devstral 2 noch nutzen?

Mistral führt das Modell seit dem 22.05.2026 als abgekündigt und nennt Mistral Medium 3.5 als Ersatz. Die offenen Gewichte kannst du weiterhin selbst betreiben.

Worin unterscheidet es sich von Devstral Small 2?

Devstral 2 hat 123 Mrd. Parameter und erreicht laut Mistral 72,2 % auf SWE-bench Verified. Devstral Small 2 hat 24 Mrd. Parameter, kommt auf 68,0 %, verarbeitet auch Bilder und läuft laut Mistral auf einer einzelnen RTX 4090.

Ähnliche KI-Modelle

Weitere Modelle von Mistral AI

  • Mistral Large 3

    Mistral AI
    Input / 1 Mio.
    $0,50
    Output / 1 Mio.
    $1,50
    Kontextfenster
    262,1k Tokens
    Veröffentlichung
    Dezember 2025

  • Mistral Medium 3.5 ist ein dichtes Open-Weights-Modell mit 128 Mrd. Parametern.

    Input / 1 Mio.
    $1,50
    Output / 1 Mio.
    $7,50
    Kontextfenster
    262,1k Tokens
    Veröffentlichung
    April 2026
    Reasoning

  • Mistral Small 4

    Mistral AI

    Mistral Small 4 ist ein Open-Weights-MoE-Modell mit 119 Mrd. Parametern.

    Input / 1 Mio.
    $0,15
    Output / 1 Mio.
    $0,60
    Kontextfenster
    262,1k Tokens
    Veröffentlichung
    März 2026
    Reasoning

Modelle anderer Anbieter

  • Qwen3-Coder ist Alibabas Open-Weights-Modellreihe für Agentic Coding.

    Input / 1 Mio.
    $0,35
    Output / 1 Mio.
    $1,50
    Kontextfenster
    262,1k Tokens
    Veröffentlichung
    Juli 2025

  • Nemotron 3 Ultra ist NVIDIAs Open-Weights-MoE-Modell mit 550 Mrd. Parametern.

    Input / 1 Mio.
    $0,60
    Output / 1 Mio.
    $2,40
    Kontextfenster
    1 Mio. Tokens
    Veröffentlichung
    Juni 2026
    Reasoning

  • MiMo V2.5 Pro ist Xiaomis Open-Weights-MoE-Modell mit 1,02 Bio. Parametern.

    Input / 1 Mio.
    $0,435
    Output / 1 Mio.
    $0,87
    Kontextfenster
    1,05 Mio. Tokens
    Veröffentlichung
    April 2026
    Reasoning