Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
完整对比： Devstral Small 2 24B （24B 参数，Mistral AI）以及 DeepSeek Coder V2 Lite 16B （16B，DeepSeek）。各量化级别所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的 token/秒、按使用场景给出的结论、许可证以及安装命令。所有数值均根据模型目录中的数据计算得出——没有在页面之间复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| 参数 | 24B | 16B |
| 系列 | Mistral | DeepSeek |
| 作者 | Mistral AI | DeepSeek |
| 来源国 | FR | CN |
| 许可证 | Apache 2.0 | MIT |
| 上下文 | 256 000 tokens | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2025年12月 | 2024年6月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 17 GB | 12 GB |
| Q8（近乎无损） | 26 GB | 18 GB |
| FP16（最高质量） | 48 GB | 32 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 24 GB | 18 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 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) | ✗ 过于庞大 | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 18 tok/s · FP16 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Devstral Small 2 24B
专注编程的 24B 模型，采用 Apache 2.0 许可证。SWE-Bench 得分 72.2%。256k 上下文，来自法国实验室。
- 68.0% SWE-bench Verified
- 可装入 RTX 4090 的显存
- Apache 2.0
- 法国实验室
- 无视觉功能
- 稠密模型：在相同内存条件下，比代码类 MoE 模型（Qwen3-Coder 30B-A3B）更慢
安装
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
专用于代码的 MoE 模型。尽管体积大，但运行迅速。
- 128k 代码上下文
- 高效的 MoE
- 在代码生成与修正方面表现非常出色
- DeepSeek 许可证
- Lite 版本性能弱于 236B
- 逊于Qwen 2.5 Coder 32B
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上运行效果更佳的模型是 Devstral Small 2 24B 还是 DeepSeek Coder V2 Lite 16B？
在RTX 4090上，Devstral Small 2 24B 可运行于 Q5_K_M （约40个token/秒），DeepSeek Coder V2 Lite 16B采用 Q8 （约 45 tok/s）。单论吞吐量， DeepSeek Coder V2 Lite 16B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， DeepSeek Coder V2 Lite 16B 占用 10 GB contre 14 GB 相比竞争对手，存在4GB的差距，若目标是RTX 3060或4060 Ti 8GB显卡，这一差距较为明显。
编程该选 Devstral Small 2 24B，还是 DeepSeek Coder V2 Lite 16B？
两者都是专门用于编程的模型——选择取决于上下文长度（256 000 与 131 072 个 token）、许可证（Apache 2.0 与 MIT）以及可用显存。两者都可集成到 Continue 或 Aider。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Devstral Small 2 24B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 DeepSeek Coder V2 Lite 16B 采用 MIT 许可证——同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). 能力更强 : Devstral Small 2 24B (24B)。如果您不确定，可以先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。