Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
Vollständiger Vergleich zwischen Devstral Small 2 24B (24 Milliarden Parameter, Mistral AI) und DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B, DeepSeek). Benötigter VRAM je Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Urteil je Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Parameter | 24B | 16B |
| Familie | Mistral | DeepSeek |
| Autor | Mistral AI | DeepSeek |
| Herkunft | FR | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | MIT |
| Kontext | 256 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2025 | Juni 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 | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 17 GB | 12 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 26 GB | 18 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 48 GB | 32 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 24 GB | 18 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 | 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) | ✗ zu groß | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 Tok/s · Q8 | 18 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
Devstral Small 2 24B
Coding-Spezialist mit 24B unter Apache 2.0. 72,2 % SWE-Bench. 256k ctx, französisches Labor.
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Passt in den Speicher einer RTX 4090
- Apache 2.0
- Französisches Labor
- Keine Bildunterstützung
- Dichtes Modell: langsamer als MoE-Modelle für Code (Qwen3-Coder 30B-A3B) bei gleichem Speicherbedarf
Installation
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
Spezialisiertes MoE-Modell für Code. Schnell trotz Größe.
- 128k Code-Kontext
- Effizientes MoE
- Sehr gut bei Codegenerierung und Codekorrektur
- DeepSeek-Lizenz
- Lite-Version weniger leistungsfähig als die 236B-Version
- Schlechter als Qwen 2.5 Coder 32B
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft besser auf einer RTX 4090 (24 GB): Devstral Small 2 24B oder DeepSeek Coder V2 Lite 16B?
Auf einer RTX 4090 läuft Devstral Small 2 24B in Q5_K_M (~40 tok/s), DeepSeek Coder V2 Lite 16B in Q8 (~45 tok/s). Beim reinen Durchsatz, DeepSeek Coder V2 Lite 16B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, DeepSeek Coder V2 Lite 16B passt in 10 GB contre 14 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 4 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Devstral Small 2 24B oder DeepSeek Coder V2 Lite 16B zum Programmieren?
Beide sind spezialisierte Modelle für Code — die Wahl hängt vom Kontext (256.000 vs. 131.072 Tokens), der Lizenz (Apache 2.0 vs. MIT) und dem verfügbaren VRAM ab. Beide lassen sich integrieren in Continue oder Aider.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Devstral Small 2 24B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. DeepSeek Coder V2 Lite 16B steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). Leistungsfähiger : Devstral Small 2 24B (24B). 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.