Devstral Small 2 24BvsQwen 2.5 Coder 14B Instruct
Vollständiger Vergleich zwischen Devstral Small 2 24B (24 Milliarden Parameter, Mistral AI) und Qwen 2.5 Coder 14B Instruct (14B, Alibaba). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Devstral Small 2 24B | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct |
|---|---|---|
| Parameter | 24B | 14B |
| Familie | Mistral | Qwen |
| Autor | Mistral AI | Alibaba |
| Herkunft | FR | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 256 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2025 | November 2024 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das weniger verbraucht — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Devstral Small 2 24B | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 14 GB | 9 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 17 GB | 11 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 26 GB | 16 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 48 GB | 28 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 24 GB | 16 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 | 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) | ✗ zu groß | 6 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 Tok/s · Q8 | 20 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
Qwen 2.5 Coder 14B Instruct
Coder 14B. HumanEval 89,6, LiveCodeBench 37,1. Optimaler VRAM-Kompromiss für ein selbst gehostetes Code-Modell.
- HumanEval 89,6
- LiveCodeBench 37.1
- Apache 2.0
- Schlechter im allgemeinen Chat
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell liefert auf RTX 4090 (24 GB) die beste Leistung: Devstral Small 2 24B oder Qwen 2.5 Coder 14B Instruct?
Auf einer RTX 4090 läuft Devstral Small 2 24B in Q5_K_M (~40 tok/s), Qwen 2.5 Coder 14B Instruct im Q8 (~55 Tok/s). Nur Durchsatz, Qwen 2.5 Coder 14B Instruct gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M passt Qwen 2.5 Coder 14B Instruct in 9 GB gegenüber 14 GB für das Konkurrenzmodell – ein Unterschied von 5 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Devstral Small 2 24B oder Qwen 2.5 Coder 14B Instruct zum Programmieren?
Beide sind spezialisierte Code-Modelle – die Wahl richtet sich nach der Kontextgröße (256.000 vs. 131.072 Tokens), der Lizenz (Apache 2.0 vs. Apache 2.0) und dem verfügbaren VRAM. Beide unterstützen die Integration 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. Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 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 14B Instruct (14B). 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.