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.
Forces et faiblesses
Devstral Small 2 24B
Spécialiste coding 24B Apache 2.0. 72.2% SWE-Bench. 256k ctx, FR lab.
- 72.2% SWE-Bench
- Tient sur RTX 4090
- Apache 2.0
- Lab français
- Pas de vision
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.