Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
Comparativa completa entre Devstral Small 2 24B (24 000 millones de parámetros, Mistral AI) y DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B, DeepSeek). VRAM requerida por cuantización, tokens/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: no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Parámetros | 24B | 16B |
| Familia | Mistral | DeepSeek |
| Autor | Mistral AI | DeepSeek |
| Origen | FR | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2025 | junio 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 menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 12 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 26 GB | 18 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 48 GB | 32 GB |
| RAM (solo CPU) | 24 GB | 18 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 | 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) | ✗ demasiado pesado | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 18 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
- PDF + archivos
- Actualizaciones de por vida
Fortalezas y debilidades
Devstral Small 2 24B
Especialista en programación 24B Apache 2.0. 72.2% SWE-Bench. 256k ctx, laboratorio francés.
- 68,0 % SWE-bench Verified
- Cabe en una RTX 4090
- Apache 2.0
- Laboratorio francés
- Sin visión
- Denso: más lento que los modelos MoE para código (Qwen3-Coder 30B-A3B) con la misma memoria
Instalación
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
MoE especializado en código. Rápido a pesar del tamaño.
- Contexto de 128k para código
- MoE eficiente
- Muy bueno en generación y corrección de código
- Licencia DeepSeek
- Versión Lite menos potente que la de 236B
- Peor que Qwen 2.5 Coder 32B
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Devstral Small 2 24B o DeepSeek Coder V2 Lite 16B?
En una RTX 4090, Devstral Small 2 24B funciona en Q5_K_M (~40 tok/s), DeepSeek Coder V2 Lite 16B en Q8 (~45 tok/s). En términos de velocidad de generación, DeepSeek Coder V2 Lite 16B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, DeepSeek Coder V2 Lite 16B cabe en 10 GB frente a 14 GB para su competidor — una diferencia de 4 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Devstral Small 2 24B o DeepSeek Coder V2 Lite 16B para programar?
Los dos son modelos especializados para código — la elección depende del contexto (256 000 vs 131 072 tokens), la licencia (Apache 2.0 vs MIT) y la VRAM disponible. Ambos se integran con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Devstral Small 2 24B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. DeepSeek Coder V2 Lite 16B se distribuye bajo la licencia MIT — también libre. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). Más capaz : Devstral Small 2 24B (24B). Si dudas, ejecuta 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.