Devstral Small 2 24BvsDeepSeek Coder V2 Lite 16B
Comparativo completo entre Devstral Small 2 24B (24 bilhões de parâmetros, Mistral AI) e DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B, DeepSeek). VRAM necessária por nível de quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 24B | 16B |
| Família | Mistral | DeepSeek |
| Autor | Mistral AI | DeepSeek |
| Origem | FR | CN |
| Licença | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Data de lançamento | dezembro de 2025 | junho de 2024 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Devstral Small 2 24B | DeepSeek Coder V2 Lite 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 14 GB | 10 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 17 GB | 12 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 26 GB | 18 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 48 GB | 32 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 24 GB | 18 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | 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) | ✗ pesado demais | 5 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 18 tok/s · FP16 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Devstral Small 2 24B
Especialista em programação, 24B, Apache 2.0. 72,2% no SWE-Bench. 256k ctx, laboratório francês.
- 68,0% SWE-bench Verified
- Cabe em uma RTX 4090
- Apache 2.0
- Laboratório francês
- Sem visão
- Denso: mais lento que os modelos MoE para código (Qwen3-Coder 30B-A3B) com a mesma memória
Instalação
DeepSeek Coder V2 Lite 16B
MoE especializado em código. Rápido apesar do tamanho.
- 128k de contexto para código
- MoE eficiente
- Muito bom na geração e correção de código
- Licença DeepSeek
- Versão Lite menos potente que a versão de 236B
- Pior que Qwen 2.5 Coder 32B
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Devstral Small 2 24B ou DeepSeek Coder V2 Lite 16B?
Em uma RTX 4090, Devstral Small 2 24B funciona a Q5_K_M (~40 tok/s), DeepSeek Coder V2 Lite 16B em Q8 (~45 tok/s). Em termos apenas de taxa de geração, DeepSeek Coder V2 Lite 16B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, DeepSeek Coder V2 Lite 16B cabe em 10 GB contra 14 GB para seu concorrente — uma diferença de 4 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti de 8 GB.
Devstral Small 2 24B ou DeepSeek Coder V2 Lite 16B para programar?
Os dois são modelos especializados em código — a escolha depende do contexto (256 000 vs 131 072 tokens), da licença (Apache 2.0 vs MIT) e da VRAM disponível. Ambos se integram ao Continue ou Aider.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Devstral Small 2 24B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. DeepSeek Coder V2 Lite 16B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: DeepSeek Coder V2 Lite 16B (16B). Mais capaz: Devstral Small 2 24B (24B). Se estiver em dúvida, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.