Mistral Small 3vsDevstral Small 2 24B
Comparatif complet entre Mistral Small 3 (24B paramètres, Mistral AI) et Devstral Small 2 24B (24B, Mistral AI). 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 | Mistral Small 3 | Devstral Small 2 24B |
|---|---|---|
| Paramètres | 24B | 24B |
| Famille | Mistral | Mistral |
| Auteur | Mistral AI | Mistral AI |
| Origine | FR | FR |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 32 768 tokens | 256 000 tokens |
| Sortie | Janvier 2025 | Décembre 2025 |
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 | Mistral Small 3 | Devstral Small 2 24B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 14 GB | 14 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 17 GB | 17 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 26 GB | 26 GB |
| FP16 (qualité max) | 48 GB | 48 GB |
| RAM CPU-only | 24 GB | 24 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 | Mistral Small 3 | Devstral Small 2 24B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 15 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 15 tok/s · Q8 |
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
Mistral Small 3
Le meilleur rapport qualité/taille en 2025. Rivalise avec les 70B.
- Qualité proche Llama 70B
- Latence faible
- 128k contexte
- Excellent en agents et tool use
- Exige 16 GB de VRAM mini en Q4
- Moins bon en code que Qwen Coder
Installation
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
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B ?
Sur une RTX 4090, Mistral Small 3 tourne en Q5_K_M (~40 tok/s), Devstral Small 2 24B en Q5_K_M (~40 tok/s). En pur débit, Devstral Small 2 24B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mistral Small 3 prend l'avantage — entraîné avec un corpus francophone dense. L'autre reste utilisable mais sur des usages moins exigeants.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
Les deux demandent la même VRAM en Q4 (14 GB). Le choix se fait alors sur la licence ou la qualité perçue.
Mistral Small 3 ou Devstral Small 2 24B pour coder ?
Les deux sont des modèles code spécialisés — le choix se fait sur le contexte (32 768 vs 256 000 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 ?
Mistral Small 3 est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Devstral Small 2 24B 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 : Mistral Small 3 (24B). Plus capable : Mistral Small 3 (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.