Prise de décision d'ingénierie réelle · Tableaux de comparaison · Cadre d'analyse

Devstral 2 · Benchmark & Comparaison

Ce qui vous intéresse n'est pas 'qui est plus fort', mais 'si le rapport entrée-sortie vaut la peine dans les projets d'ingénierie réels'.

Aperçu de la décision d'ingénierie

Conseil principal：Pensez d'abord 'qui choisir', puis 'pourquoi'. Le tableau ci-dessous vous aide à prendre des décisions rapidement.

Sélection rapide：Conseil rapide : Pour les utilisateurs personnels, commencez avec Devstral Small 2. Pour les utilisateurs d'entreprise, considérez Devstral 2.

Devstral Small 2

Recommended for Beginners

✅ Déploiement local

✅ Open source

✅ Exécutable sur une seule machine

✅ Respectueux de la vie privée

💰 Coût excellent

🛠️ Déploiement simple

Idéal pour：Développement personnel, petites équipes, budget limité

Devstral 2

Balanced Choice

✅ Déploiement local

✅ Open source

✅ Exécutable sur une seule machine

✅ Respectueux de la vie privée

💰 Bon coût

⚠️ Complexité de déploiement moyenne

Idéal pour：Projets moyens à grands, besoin de performances plus élevées

Attention：Nécessite une meilleure configuration matérielle

DeepSeek-V3.2

Performance Oriented

✅ Déploiement local

✅ Open source

❌ Nécessite plusieurs cartes

✅ Respectueux de la vie privée

💰 Coût plus élevé

🛠️ Déploiement complexe

Idéal pour：Grandes entreprises, poursuivant la performance ultime

Attention：Nécessite une configuration multi-cartes, coût opérationnel élevé

Claude Sonnet 4.5

Cloud Service

❌ API cloud uniquement

❌ Source fermée

❌ Pas de support local

⚠️ Vie privée limitée

💰 Pay-as-you-go

🛠️ Zéro déploiement

Idéal pour：Prototypage rapide, sans considérer la confidentialité des données

Attention：Risques de résidence des données, coûts incontrôlables

GPT-5.1 Codex

Top Performance

❌ API cloud uniquement

❌ Source fermée

❌ Pas de support local

⚠️ Vie privée limitée

💸 Coût très élevé

🛠️ Zéro déploiement

Idéal pour：Poursuivant les meilleurs résultats quel que soit le coût

Attention：Coût extrêmement élevé, risques de sécurité des données

Aperçu de la décision d'ingénierie

Choisissez le meilleur modèle pour votre projet

Modèle / Modèle	Devstral 2	Devstral Small 2	DeepSeek-V3.2	Claude Sonnet 4.5	GPT-5.1 Codex
🧠 Déploiement & Contrôlabilité
Déploiement local	Déploiement local	Déploiement local	Déploiement local	API cloud uniquement	API cloud uniquement
Open Source	Open Source	Open Source	Open Source	Source fermée	Source fermée
Exécutable sur une seule machine	Exécutable sur une seule machine	Exécutable sur une seule machine	Nécessite plusieurs cartes	Nécessite plusieurs cartes	Nécessite plusieurs cartes
Respectueux de la vie privée	Respectueux de la vie privée	Respectueux de la vie privée	Respectueux de la vie privée	Vie privée limitée	Vie privée limitée
💰 Coût & Réalité d'ingénierie
Contrôlabilité des coûts d'inférence	Bon	Excellent	Mauvais	Mauvais	Très mauvais
Complexité de déploiement	Moyen	Simple	Complexe	Simple	Simple
Difficulté de maintenance	Moyen	Simple	Complexe	Simple	Simple

Comparaison des performances de benchmark

Important：Données à titre de référence uniquement, non équivalentes aux conclusions d'ingénierie

Comparaison des performances de benchmark

Données à titre de référence uniquement, non équivalentes aux conclusions d'ingénierie

Modèle	Échelle de paramètres	SWE-bench (Verified)	Terminal Bench	Description de positionnement
Devstral 2	123B	≈ 71-73%	≈ 31-34%	Projets moyens à grands, besoin de performances plus élevées
Devstral Small 2	24B	≈ 67-69%	≈ 21-24%	Développement personnel, petites équipes, budget limité
DeepSeek-V3.2	671B	≈ 72-74%	≈ 45-48%	Grandes entreprises, poursuivant la performance ultime
Claude Sonnet 4.5	Source fermée	≈ 76-78%	≈ 41-44%	Prototypage rapide, sans considérer la confidentialité des données
GPT-5.1 Codex	Source fermée	≈ 77-79% Le plus élevé	≈ 56-60% Le plus élevé	Poursuivant les meilleurs résultats quel que soit le coût

📊 Description des sources de données de benchmark

Conseil de décision d'ingénierie

Conclusion en une phrase

Devstral 2 atteint des performances proches des modèles commerciaux de premier rang à un coût inférieur dans les scénarios de correction réels d'issues GitHub (SWE-bench).

Conseil de décision d'ingénierie

Personnel/Petite équipe：Commencez avec Devstral Small 2 (24B)
Tâches lourdes/Contexte long：Considérez Devstral 2 (123B) ou un service d'inférence
Principe clé：Faites un petit test A/B avec votre propre repo, plus fiable que de regarder les classements