Qwen 2.5 Coder 32BvsCodestral 22B v0.1
Comparativa completa entre Qwen 2.5 Coder 32B (32B de parámetros, Alibaba) y Codestral 22B v0.1 (22B, Mistral AI). VRAM requerida según la 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 entre páginas.
En resumen
| Característica | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| Parámetros | 32B | 22B |
| Familia | Qwen | Mistral |
| Autor | Alibaba | Mistral AI |
| Origen | CN | FR |
| Licencia | Apache 2.0 | Mistral Non-Production License |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | noviembre de 2024 | mayo 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 | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 19 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 16 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 35 GB | 24 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 64 GB | 44 GB |
| RAM (solo CPU) | 32 GB | 22 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 | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 42 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | 16 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 16 tok/s · Q8 |
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
Qwen 2.5 Coder 32B
Referente entre los modelos de pesos abiertos para programación a finales de 2024, hoy superado por la generación Qwen3-Coder / Devstral.
- Mejor LLM para código con pesos abiertos
- Muy fuerte en HumanEval (referencia 2024)
- 128k de contexto
- Requiere 20+ GB de VRAM
- Peor en chat general
Instalación
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
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 2.5 Coder 32B o Codestral 22B v0.1?
En una RTX 4090, Qwen 2.5 Coder 32B funciona en Q5_K_M (~30 tok/s), Codestral 22B v0.1 en Q8 (~42 tok/s). Si solo se compara la velocidad de generación, Codestral 22B v0.1 gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Codestral 22B v0.1 cabe en 13 GB frente a 19 GB para su competidor — una diferencia de 6 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Qwen 2.5 Coder 32B o Codestral 22B v0.1 para programar?
Ambos son modelos especializados para código — la elección se basa en el contexto (131 072 vs 32 000 tokens), la licencia (Apache 2.0 vs Mistral Non-Production License) y la VRAM disponible. Ambos se integran con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Qwen 2.5 Coder 32B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Codestral 22B v0.1 está bajo la Mistral Non-Production License — comprueba también las condiciones. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Codestral 22B v0.1 (22B). Más capaz : Qwen 2.5 Coder 32B (32B). 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.