Codestral 22B v0.1vsQwen 2.5 Coder 7B
Comparativa completa entre Codestral 22B v0.1 (22B parámetros, Mistral AI) y Qwen 2.5 Coder 7B (7B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo — sin copiar y pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Codestral 22B v0.1 | Qwen 2.5 Coder 7B |
|---|---|---|
| Parámetros | 22B | 7B |
| Familia | Mistral | Qwen |
| Autor | Mistral AI | Alibaba |
| Origen | FR | CN |
| Licencia | Mistral Non-Production License | Apache 2.0 |
| Contexto | 32 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | mayo de 2024 | noviembre de 2024 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Codestral 22B v0.1 | Qwen 2.5 Coder 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 13 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 16 GB | 6 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 24 GB | 9 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 44 GB | 16 GB |
| RAM (solo CPU) | 22 GB | 8 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | 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) | ✗ demasiado pesado | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 16 tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
Reemplaza GitHub Copilot y Cursor con un copiloto de código 100 % local — la guía de referencia, con configuraciones incluidas.
- Espacio en línea de por vida
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Fortalezas y debilidades
Codestral 22B v0.1
Code 22B Mistral, 80+ lenguajes. ⚠ Licencia MNPL para uso fuera de producción — uso personal/investigación.
- Excelente en programación
- HumanEval 81.1, MBPP 78.2
- ⚠ Licencia MNPL (no apta para producción)
- Uso personal / investigación únicamente
Instalación
Qwen 2.5 Coder 7B
Especializado en código. Rivaliza con los modelos propietarios en HumanEval.
- 128k de contexto
- Apache 2.0
- Excelente autocompletado de código
- Soporta instrucciones largas
- Menor rendimiento que el 32B en código complejo
- Menos versátil en chat general
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Codestral 22B v0.1 o Qwen 2.5 Coder 7B?
En una RTX 4090, Codestral 22B v0.1 funciona en Q8 (~42 tok/s), Qwen 2.5 Coder 7B en FP16 (~90 tok/s). En velocidad pura, Qwen 2.5 Coder 7B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 7B cabe en 5 GB contre 13 GB para su rival: una diferencia de 8 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Codestral 22B v0.1 o Qwen 2.5 Coder 7B para programar?
Codestral 22B v0.1 es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Codestral 22B v0.1 está bajo la Mistral Non-Production License: revisa las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). Qwen 2.5 Coder 7B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Qwen 2.5 Coder 7B (7B). Más capaz : Codestral 22B v0.1 (22B). Si dudas, abre el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.