Codestral 22B v0.1vsQwen 2.5 Coder 7B
Vollständiger Vergleich zwischen Codestral 22B v0.1 (22B Parameter, Mistral AI) und Qwen 2.5 Coder 7B (7B, Alibaba). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, gemessene Tokens pro Sekunde auf 4 Referenz-GPUs, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Codestral 22B v0.1 | Qwen 2.5 Coder 7B |
|---|---|---|
| Parameter | 22B | 7B |
| Familie | Mistral | Qwen |
| Autor | Mistral AI | Alibaba |
| Herkunft | FR | CN |
| Lizenz | Mistral Non-Production License | Apache 2.0 |
| Kontext | 32 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Mai 2024 | November 2024 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Codestral 22B v0.1 | Qwen 2.5 Coder 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 13 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 16 GB | 6 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 24 GB | 9 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 44 GB | 16 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 22 GB | 8 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Codestral 22B v0.1 | Qwen 2.5 Coder 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 42 Tok/s · Q8 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 16 Tok/s · Q5_K_M | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | 12 Tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 16 Tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Codestral 22B v0.1
22B-Codemodell von Mistral, über 80 Programmiersprachen. ⚠ MNPL-Lizenz – kein Produktionseinsatz, nur persönliche Nutzung oder Forschung.
- Hervorragend beim Programmieren
- HumanEval 81,1, MBPP 78,2
- ⚠ Lizenz MNPL (nicht für Produktionsumgebungen)
- Ausschließlich für persönlichen Gebrauch / Forschung
Installation
Qwen 2.5 Coder 7B
Spezialisiert auf Code. Hält mit proprietären Modellen auf HumanEval mit.
- 128k Kontext
- Apache 2.0
- Ausgezeichnete Code-Completions
- Lange Anweisungen unterstützt
- Schlechter als das 32B-Modell bei komplexem Code
- Minder vielseitig im allgemeinen Chat
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Codestral 22B v0.1 oder Qwen 2.5 Coder 7B?
Auf einer RTX 4090 läuft Codestral 22B v0.1 in Q8 (~42 tok/s), Qwen 2.5 Coder 7B in FP16 (~90 tok/s). In reinem Durchsatz, Qwen 2.5 Coder 7B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 7B passt in 5 GB contre 13 GB für seinen Konkurrenten — ein Unterschied von 8 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Codestral 22B v0.1 oder Qwen 2.5 Coder 7B für das Programmieren?
Codestral 22B v0.1 ist am besten geeignet (auf Code spezialisiert, bessere HumanEval-Scores). Für einen IDE-Copiloten kombinieren Sie es mit Continue oder Aider.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Codestral 22B v0.1 steht unter der Mistral Non-Production License — prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für die monatliche Nutzerzahl). Qwen 2.5 Coder 7B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Qwen 2.5 Coder 7B (7B). Leistungsfähiger : Codestral 22B v0.1 (22B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.