Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
Comparatif complet entre Devstral Small 2 24B (24B paramètres, Mistral AI) et DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B, DeepSeek). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Paramètres | 24B | 16B |
| Famille | Mistral | DeepSeek |
| Auteur | Mistral AI | DeepSeek |
| Origine | FR | CN |
| Licence | Apache 2.0 | MIT |
| Contexte | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Décembre 2025 | Juin 2024 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 17 GB | 12 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 26 GB | 18 GB |
| FP16 (qualité max) | 48 GB | 32 GB |
| RAM CPU-only | 24 GB | 18 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 45 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 18 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 18 tok/s · FP16 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses.
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Forces et faiblesses
Devstral Small 2 24B
Spécialiste coding 24B Apache 2.0. 72.2% SWE-Bench. 256k ctx, FR lab.
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Tient sur RTX 4090
- Apache 2.0
- Lab français
- Pas de vision
- Dense : plus lent que les MoE code (Qwen3-Coder 30B-A3B) à mémoire égale
Installation
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
MoE spécialisé code. Rapide malgré la taille.
- 128k contexte code
- MoE efficace
- Très bon en génération et correction de code
- Licence DeepSeek
- Version Lite moins puissante que 236B
- Moins bon que Qwen 2.5 Coder 32B
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Devstral Small 2 24B ou DeepSeek Coder V2 Lite 16B ?
Sur une RTX 4090, Devstral Small 2 24B tourne en Q5_K_M (~40 tok/s), DeepSeek Coder V2 Lite 16B en Q8 (~45 tok/s). En pur débit, DeepSeek Coder V2 Lite 16B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, DeepSeek Coder V2 Lite 16B tient en 10 GB contre 14 GB pour son rival — un écart de 4 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Devstral Small 2 24B ou DeepSeek Coder V2 Lite 16B pour coder ?
Les deux sont des modèles code spécialisés — le choix se fait sur le contexte (256 000 vs 131 072 tokens), la licence (Apache 2.0 vs MIT) et la VRAM disponible. Tous deux s'intègrent à Continue ou Aider.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Devstral Small 2 24B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. DeepSeek Coder V2 Lite 16B est sous MIT — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). Plus capable : Devstral Small 2 24B (24B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.