Devstral Small 2 24BvsQwen 2.5 Coder 14B Instruct
Comparatif complet entre Devstral Small 2 24B (24B paramètres, Mistral AI) et Qwen 2.5 Coder 14B Instruct (14B, Alibaba). 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 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct |
|---|---|---|
| Paramètres | 24B | 14B |
| Famille | Mistral | Qwen |
| Auteur | Mistral AI | Alibaba |
| Origine | FR | CN |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Décembre 2025 | Novembre 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 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 14 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 17 GB | 11 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 26 GB | 16 GB |
| FP16 (qualité max) | 48 GB | 28 GB |
| RAM CPU-only | 24 GB | 16 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 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 55 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 20 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 20 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
Qwen 2.5 Coder 14B Instruct
Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Sweet spot VRAM pour code self-host.
- HumanEval 89.6
- LiveCodeBench 37.1
- Apache 2.0
- Moins bon en chat général
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Devstral Small 2 24B ou Qwen 2.5 Coder 14B Instruct ?
Sur une RTX 4090, Devstral Small 2 24B tourne en Q5_K_M (~40 tok/s), Qwen 2.5 Coder 14B Instruct en Q8 (~55 tok/s). En pur débit, Qwen 2.5 Coder 14B Instruct l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 14B Instruct tient en 9 GB contre 14 GB pour son rival — un écart de 5 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Devstral Small 2 24B ou Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 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 Apache 2.0) 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. Qwen 2.5 Coder 14B Instruct est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 2.5 Coder 14B Instruct (14B). 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.