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.
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
- Tient sur RTX 4090
- Apache 2.0
- Lab français
- Pas de vision
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.