Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
Confronto completo tra Devstral Small 2 24B (24B parametri, Mistral AI) e DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B, DeepSeek). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, valutazione per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Parametri | 24B | 16B |
| Famiglia | Mistral | DeepSeek |
| Autore | Mistral AI | DeepSeek |
| Origine | FR | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Contesto | 256 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | dicembre 2025 | giugno 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 12 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 26 GB | 18 GB |
| FP16 (qualità massima) | 48 GB | 32 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 24 GB | 18 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | 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) | ✗ troppo pesante | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 18 tok/s · FP16 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Devstral Small 2 24B
Specialista in programmazione 24B, Apache 2.0. 72.2% su SWE-Bench. 256k ctx, laboratorio francese.
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Rientra nella memoria di una RTX 4090
- Apache 2.0
- Lab francese
- Nessun supporto per la visione
- Denso: più lento dei modelli MoE per la programmazione (Qwen3-Coder 30B-A3B) a parità di memoria
Installazione
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
MoE specializzato per il codice. Rapido nonostante le dimensioni.
- Contesto da 128k per il codice
- MoE efficace
- Molto buono nella generazione e nella correzione del codice
- Licenza DeepSeek
- Versione Lite meno potente della versione 236B
- Peggio di Qwen 2.5 Coder 32B
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Devstral Small 2 24B o DeepSeek Coder V2 Lite 16B?
Su una RTX 4090, Devstral Small 2 24B funziona in Q5_K_M (~40 tok/s), DeepSeek Coder V2 Lite 16B in Q8 (~45 tok/s). In termini di pura velocità di generazione, DeepSeek Coder V2 Lite 16B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, DeepSeek Coder V2 Lite 16B sta in 10 GB contre 14 GB per il suo rivale — una differenza di 4 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Devstral Small 2 24B o DeepSeek Coder V2 Lite 16B per programmare?
Entrambi sono modelli specializzati nella programmazione — la scelta dipende dalla finestra di contesto (256.000 vs 131.072 token), dalla licenza (Apache 2.0 vs MIT) e dalla VRAM disponibile. Entrambi si integrano con Continue o Aider.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Devstral Small 2 24B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. DeepSeek Coder V2 Lite 16B è sotto licenza MIT — anch'esso utilizzabile liberamente. Per il SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). Più capace : Devstral Small 2 24B (24B). Se sei indeciso, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.