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Devstral Small 2 24Bをローカルで動かすには
Devstral Small 2 24BはMistral系の、24.01Bのモデルです。コーディング特化。用途の目安はコーディング、扱える文脈の長さは最大384K（公開 2025年11月28日）。
16.9GB4bit（Q4_K_M）・文脈8Kで必要なメモリ
必要なメモリ（量子化×文脈の長さ）
| 量子化 | 文脈8K | 文脈32K | 文脈128K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M（4bit・定番） | 16.9GB | 21.1GB | 38.2GB |
| Q5_K_M（5bit） | 19.5GB | 23.7GB | 40.8GB |
| Q6_K（6bit） | 22.2GB | 26.5GB | 43.6GB |
| Q8_0（8bit・ほぼ劣化なし） | 28.0GB | 32.3GB | 49.4GB |
| BF16（無圧縮） | 51.0GB | 55.3GB | 72.4GB |
迷ったら Q4_K_M（4bit）が定番です。文脈（一度に読ませる長さ）を伸ばすほど、会話の記憶分のメモリが増えます。
VRAMに丸ごと載るグラボ（5機種・4bit以上・文脈8K・安い順）
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Radeon RX 7900 XT VRAM 20GB | Q5_K_M | 19.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（28 tok/秒） | 約178,498円 |
| RTX 3090 VRAM 24GB | Q6_K | 22.2GB | ○ ギリギリ | 実用的（33 tok/秒） | 約330,791円 |
| Radeon RX 7900 XTX VRAM 24GB | Q6_K | 22.2GB | ○ ギリギリ | 実用的（29 tok/秒） | 約359,800円 |
| RTX 4090 VRAM 24GB | Q6_K | 22.2GB | ○ ギリギリ | 実用的（36 tok/秒） | 約848,000円 |
| RTX 5090 VRAM 32GB | Q8_0 | 28.0GB | ◎ 余裕 | 快適（49 tok/秒） | 約1,189,800円 |
丸ごと載る中で一番安いのは Radeon RX 7900 XT（価格.com最安 約178,498円・2026-10-14時点）です。 楽天Amazon
PCごと買うなら（BTOパソコン）
グラボだけでなくPC一式で買うなら、BTOパソコンのショップでグラボを選んで構成できます。目安は VRAM 20GB以上 のグラボです（例：RTX 5090）。
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静かさや冷却にこだわるなら BTOパソコンのサイコム
品質を下げれば載るグラボ（3bit以下）
量子化を3bit以下まで下げれば載りますが、回答の質が目に見えて落ちます。お試し向けです。
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Radeon RX 9060 XT 16GB VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | やや遅い（15 tok/秒） | 約84,980円 |
| Radeon RX 7800 XT VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（28 tok/秒） | 約104,700円 |
| Radeon RX 7600 XT VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | やや遅い（13 tok/秒） | 約108,800円 |
| Radeon RX 6800 VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（23 tok/秒） | 約117,261円 |
| Radeon RX 9070 VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（29 tok/秒） | 約119,800円 |
| Radeon RX 9070 XT VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（29 tok/秒） | 約134,700円 |
| RTX 5060 Ti 16GB VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（24 tok/秒） | 約134,800円 |
| RTX 5070 Ti VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 快適（47 tok/秒） | 約209,800円 |
| RTX 5080 VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 快適（51 tok/秒） | 約267,700円 |
| RTX 4060 Ti 16GB VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（15 tok/秒） | 約268,800円 |
| RTX 4080 VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（38 tok/秒） | 約308,800円 |
| RTX 4070 Ti SUPER VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（36 tok/秒） | 約337,737円 |
| RTX 4080 SUPER VRAM 16GB | IQ4_XS | 15.5GB | ○ ギリギリ | 実用的（39 tok/秒） | 約356,340円 |
Mac・共有メモリのPC（Ryzen AI Max など）で動く構成
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac M4 Pro（48GB） 共有メモリ 48GB | Q8_0 | 28.0GB | ◎ 余裕 | やや遅い（6.4 tok/秒） | — |
| Ryzen AI Max+ 395（128GB） 共有メモリ 128GB | BF16 | 51.0GB | ◎ 余裕 | かなり遅い（3.2 tok/秒） | — |
| Mac M4 Max（128GB） 共有メモリ 128GB | BF16 | 51.0GB | ◎ 余裕 | やや遅い（6.8 tok/秒） | — |
| Mac M3 Ultra（256GB） 共有メモリ 256GB | BF16 | 51.0GB | ◎ 余裕 | やや遅い（10 tok/秒） | — |
メインメモリ32GBに一部を逃がせば動くグラボ（16機種）
動きますが、速度は大きく落ちます。
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Radeon RX 7600 VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.4 tok/秒） | 約39,800円 |
| Intel Arc B580 VRAM 12GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | やや遅い（5.5 tok/秒） | 約42,728円 |
| RTX 5050 VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.5 tok/秒） | 約53,980円 |
| RTX 3060 12GB VRAM 12GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | やや遅い（5.4 tok/秒） | 約54,800円 |
| RTX 3070 VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.6 tok/秒） | 約61,500円 |
| RTX 5060 VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.6 tok/秒） | 約67,800円 |
| RTX 5060 Ti 8GB VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.6 tok/秒） | 約72,800円 |
| RTX 4060 VRAM 8GB | Q4_K_M | 16.9GB | △ 溢れる | かなり遅い（3.4 tok/秒） | 約75,000円 |
入手先
- モデルの配布元：Hugging Face（mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512）。ライセンス（商用利用の可否）は配布元のページで確認してください
- Ollamaで使う：Ollamaのモデル一覧で探す（量子化済みのものをコマンド1行で導入できます）
- LM Studioで使う：アプリ内の検索で「Devstral Small 2 24B」と入れ、GGUF形式のファイルを選びます
導入の手順は ローカルLLMの始め方（Ollama・LM Studioの違い） にまとめています。
同じ系列のモデル
Ministral 3 8B8.92B・Q4で約7.3GBMinistral 3 14B13.95B・Q4で約10.7GBMistral Small 4 119BMoE・119.4B・Q4で約74.7GB
ほかのモデル
Qwen3.5 4BQwen・Q4で約3.8GBGemma 4 E4BGemma・Q4で約5.8GBQwen3 8BQwen・Q4で約7.0GBLlama 3.1 8BLlama・Q4で約6.7GBDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BDeepSeek・Q4で約7.0GBllm-jp-4 8B thinking日本語・Q4で約7.1GBQwen3-Swallow 8B日本語・Q4で約7.0GBQwen3.5 9BQwen・Q4で約6.9GBGemma 4 12BGemma・Q4で約8.5GBQwen3 14BQwen・Q4で約11.2GBgpt-oss-20bOpenAI・Q4で約13.2GBGemma 4 26B-A4BGemma・Q4で約17.0GBQwen3.8 27BQwen・Q4で約18.4GBQwen3-Coder 30B-A3BQwen・Q4で約20.4GBGLM-4.7-FlashGLM・Q4で約20.4GBNemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA・Q4で約20.3GBGemma 4 31BGemma・Q4で約21.5GBQwen3 32BQwen・Q4で約23.1GBQwen3-Swallow 32B日本語・Q4で約23.1GBllm-jp-4 33B thinking日本語・Q4で約23.4GBQwen3.6 35B-A3BQwen・Q4で約23.1GBLlama 3.3 70BLlama・Q4で約47.0GBQwen3-Next 80B-A3BQwen・Q4で約51.2GBgpt-oss-120bOpenAI・Q4で約65.6GBQwen3.5 122B-A10BQwen・Q4で約78.2GB
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計算は llama.cpp（Ollama・LM Studio）でGGUF形式を使う場合の目安で、±10〜20%程度ずれることがあります。モデルの諸元は配布元の設定ファイル（config.json）から算出（データ更新 2026年9月27日）、価格は価格.comの最安値（2026-10-14）。