モデル別の実測結果
Mac Studio(M5 Max・36GB)で測ったDevstral-Small-2-24B-Instruct-2512
Mistral・Ollama 名 hf.co/unsloth/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M
Mac Studio(M5 Max・36GB)で、Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512はかんたんな質問に約0.2秒で答え、日本語の知識問題は66%、算数は82%正解、メモリは16.3GB使いました。
2026年10月2日に測り方を変える前の数値です(違いはどうやって測ったか)。
測った結果
| 項目 | 結果 | 測ったモデルの中で | メモ |
|---|---|---|---|
| 返事の速さ | 約0.2秒 | 30モデル中 6位 | かんたんな常識問題1問に答え終わるまで(50問の中央値) |
| 知識問題(高校〜大学レベル) | 66% | 30モデル中 25位 | 200問・誤差±7 |
| 算数(文章題) | 82% | 30モデル中 14位 | 100問・誤差±9・打ち切り1問(不正解に数える) |
| 使うメモリ | 16.3GB | 30モデル中 17位 | |
| 英→日の翻訳 | 33点 | 28モデル中 7位 | 100点満点(chrF)・1文約1.6秒 |
| 日→英の翻訳 | 57点 | 28モデル中 8位 | 100点満点(chrF)・1文約1秒 |
「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 30 モデルの中での順位です(速さとメモリは小さいほど上)。
自分の Mac で試すには
- ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
- ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。
ollama run hf.co/unsloth/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M
この Mac では 16.3GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 36GB 以上の Mac です(モデルがメモリの半分ほどに収まる)。
モデルの情報
- 作った会社
- Mistral
- 大きさ
- パラメータ約236億
- 量子化
- Q4_K_M
- 考えてから答えるタイプ
- いいえ
- 一度に扱える最大の長さ
- 393,216 トークン
- 公開日(Hugging Face)
- 2025年11月28日
- 文字を書く速さ
- 28.3 tok/s
- 起動(読み込み)
- 約1.3秒
- 計測日
- 2026年9月29日
- Ollama
- 0.34.3
- Hugging Face
- mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
- シリーズ
- Mistral
メモリが近いモデル
- Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503(メモリ 16.3GB・知識問題 72%・返事 約0.2秒)
- Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506(メモリ 16.3GB・知識問題 77%・返事 約0.2秒)
- muse-glimmer:30b(メモリ 17.6GB・知識問題 85%・返事 約14.3秒)
- LFM2-24B-A2B(メモリ 14.8GB・知識問題 54%・返事 約0.1秒)
- qwen3.8:27b(メモリ 18.2GB・知識問題 85%・返事 約6.9秒)