Mistral: Devstral 2 2512 merupakan gebrakan terbaru dari Mistral AI yang fokus pada efisiensi tinggi untuk tugas Software Engineering.
- Devstral 2 (123B) – Modified MIT License
- Devstral Small 2 (24B) – Apache 2.0 License
Keduanya mengusung context window 256K token dan didukung oleh Mistral Vibe CLI – asisten terminal agentik open-source yang dapat menjelajahi, menyunting, dan menjalankan kode secara otonom .
🧠 Jumlah Parameter
- 123 Miliar total (dense transformer)
- 24 Miliar versi “Small” – tetap mendukung 256K konteks dan bisa dijalankan di GPU konsumen RTX .
🪟 Jendela Konteks
- 256.000 token – cukup untuk ±1.000 halaman kode atau seluruh codebase menengah sekaligus tanpa chunking .
📅 Data Cut-off
🔤 Input/Output
- Input: teks, gambar (PDF, screenshot, diagram)
- Output: teks, kode, JSON, tool-calls, alur chain-of-thought
✅ Kelebihan Utama
- 72,2 % SWE-bench Verified – SOTA open-source; kalah tipis dari Claude Sonnet 4.5 (77,2 %) tapi 7× lebih hemat biaya
- Agent-first – dari awal dilatih untuk memanggil fungsi, menelusuri codebase, dan mengoreksi kesalahan sendiri
- Ringan vs raksasa – 5× lebih kecil dari DeepSeek V3.2, 8× lebih kecil dari Kimi K2 – membuktikan bahwa model padat bisa menyaingi yang lebih besar
- Harga sangat rendah (pasca-launch gratis): $0,4 / jt input, $2 / jt output – di bawah separuh Claude Sonnet
- Mistral Vibe CLI – terminal agentik yang mengerti struktur proyek, status Git, dan bisa dieksekusi langsung dari baris perintah .
🖼️ Image Input
🖼️ Image Output
🎥 Video Output
✅ Cocok untuk
- Copilot coding real-time – refactor, git diff, scaffolding multi-file
- Chatbot berbasis kredit – cost rendah, throughput tinggi
- Agen on-prem – bobot terbuka, bisa fine-tune dan di-host sendiri
- Modernisasi legacy – otomatis ubah kode lawas, ganti framework
- Self-host di GPU menengah – muat di 8×A100 40 GB atau 2×RTX 4090 (Small 24B)
❌ Tidak cocok untuk
- Matematika pembuktian formal – masih kalah Claude-Opus-4.5
- Output visual (gambar/video)
- Konteks >256 K – kalah Gemini 1 M
- Instruksi sangat abstrak multi-langkah – laporan panjang masih inkonsisten
- Rate-limit ketat (600 RPM) – kurang untuk burst puluhan ribu QPS
🔄 Setara dengan
| Model AI | Kelebihan utama |
|---|---|
| DeepSeek-V3.2 | Lebih dalam AIME, tapi 2× lebih lambat & mahal |
| Claude-Sonnet-4.5 | Lebih konsisten instruksi, tapi 5× lebih mahal & closed |
| GLM-4.7 | Lebih murah, tapi lambat (5-8 tps) & konteks pendek |
💬 Pendapat pribadi
FAQ Model AI Mistral Devstral 2 2512
Apakah Devstral 2 2512 gratis digunakan? Tersedia gratis di beberapa platform dan melalui API Mistral dengan biaya sangat rendah.
Apa itu fitur Agentic Coding di Devstral 2? Kemampuan model untuk merencanakan dan mengeksekusi perubahan kode di banyak file secara mandiri untuk menyelesaikan tugas.
Apakah Devstral 2 mendukung bahasa Indonesia? Ya, model ini bersifat multilingual dan memahami instruksi coding dalam bahasa Indonesia dengan baik.
Berapa skor SWE-bench model ini? Devstral 2 mencapai skor 72,2% pada SWE-bench Verified, salah satu yang tertinggi untuk model open-weights.
Apa perbedaan Devstral 2 dengan Devstral Small 2? Devstral 2 (123B) jauh lebih cerdas, sedangkan Small 2 (24B) lebih ringan untuk dijalankan di laptop pribadi.
Dapatkah saya menjalankan Devstral 2 secara lokal? Bisa, namun versi penuh membutuhkan hardware kelas workstation (seperti 4x H100); versi kuantisasi bisa berjalan di RAM lebih rendah.
Apakah model ini aman untuk kode perusahaan? Ya, Mistral memungkinkan deployment on-premise sehingga data kode tidak pernah keluar dari server perusahaan Anda.
Apa itu Vibe CLI? Alat terminal resmi Mistral yang memungkinkan Devstral 2 melakukan tugas rekayasa perangkat lunak langsung di komputer Anda.
Bagaimana kemampuan Vision di Devstral 2? Dapat menganalisis tangkapan layar bug UI atau diagram sistem untuk membantu proses perbaikan kode.
Apa lisensi yang digunakan Devstral 2? Menggunakan Mistral Research License yang memungkinkan penggunaan non-komersial bebas dan lisensi komersial lewat kontak.