Реальные инженерные решения · Таблицы сравнения · Фреймворк анализа

Devstral 2 · Бенчмарк и сравнение

Важно не 'кто сильнее', а 'оправдано ли соотношение ввода-вывода в реальных инженерных проектах'.

Обзор инженерных решений

Основной совет：Сначала подумайте 'кого выбрать', потом смотрите 'почему'. Таблица ниже поможет вам быстро принять решение.

Быстрый выбор：Быстрый совет: Для личных пользователей начните с Devstral Small 2. Для корпоративных пользователей рассмотрите Devstral 2.

Devstral Small 2

Рекомендуется для начинающих

✅ Локальное развёртывание

✅ Открытый исходный код

✅ Запускается на одной машине

✅ Дружественный к конфиденциальности

💰 Отличная стоимость

🛠️ Простое развёртывание

Лучше всего подходит для：Личная разработка, малые команды, ограниченный бюджет

Devstral 2

Balanced Choice

✅ Локальное развёртывание

✅ Открытый исходный код

✅ Запускается на одной машине

✅ Дружественный к конфиденциальности

💰 Хорошая стоимость

⚠️ Средняя сложность развёртывания

Лучше всего подходит для：Средние и крупные проекты, нужна более высокая производительность

Примечание：Требует лучшей конфигурации оборудования

DeepSeek-V3.2

Performance Oriented

✅ Локальное развёртывание

✅ Открытый исходный код

❌ Требует нескольких карт

✅ Дружественный к конфиденциальности

💰 Более высокая стоимость

🛠️ Сложное развёртывание

Лучше всего подходит для：Крупные предприятия, преследующие высшую производительность

Примечание：Требует настройки multi-card, высокие операционные затраты

Claude Sonnet 4.5

Cloud Service

❌ Только облачный API

❌ Закрытый исходный код

❌ Нет локальной поддержки

⚠️ Ограниченная конфиденциальность

💰 Оплата по мере использования

🛠️ Нулевое развёртывание

Лучше всего подходит для：Быстрое прототипирование, без учёта конфиденциальности данных

Примечание：Риски резидентности данных, неконтролируемые затраты

GPT-5.1 Codex

Top Performance

❌ Только облачный API

❌ Закрытый исходный код

❌ Нет локальной поддержки

⚠️ Ограниченная конфиденциальность

💸 Очень высокая стоимость

🛠️ Нулевое развёртывание

Лучше всего подходит для：Преследование лучших результатов независимо от стоимости

Примечание：Экстремально высокая стоимость, риски безопасности данных

Обзор инженерных решений

Выберите лучшую модель для вашего проекта

Модель / Модель	Devstral 2	Devstral Small 2	DeepSeek-V3.2	Claude Sonnet 4.5	GPT-5.1 Codex
🧠 Развёртывание и управляемость
Локальное развёртывание	Локальное развёртывание	Локальное развёртывание	Локальное развёртывание	Только облачный API	Только облачный API
Открытый исходный код	Открытый исходный код	Открытый исходный код	Открытый исходный код	Закрытый исходный код	Закрытый исходный код
Запускается на одной машине	Запускается на одной машине	Запускается на одной машине	Требует нескольких карт	Требует нескольких карт	Требует нескольких карт
Дружественный к конфиденциальности	Дружественный к конфиденциальности	Дружественный к конфиденциальности	Дружественный к конфиденциальности	Ограниченная конфиденциальность	Ограниченная конфиденциальность
💰 Стоимость и инженерная реальность
Контролируемость стоимости вывода	Хорошо	Отлично	Плохо	Плохо	Очень плохо
Сложность развёртывания	Среднее	Простое	Сложное	Простое	Простое
Сложность обслуживания	Среднее	Простое	Сложное	Простое	Простое

Сравнение производительности бенчмарков

Важно：Данные только для справки, не эквивалентны инженерным выводам

Сравнение производительности бенчмарков

Данные только для справки, не эквивалентны инженерным выводам

Модель	Масштаб параметров	SWE-bench (Verified)	Terminal Bench	Описание позиционирования
Devstral 2	123B	≈ 71-73%	≈ 31-34%	Средние и крупные проекты, нужна более высокая производительность
Devstral Small 2	24B	≈ 67-69%	≈ 21-24%	Личная разработка, малые команды, ограниченный бюджет
DeepSeek-V3.2	671B	≈ 72-74%	≈ 45-48%	Крупные предприятия, преследующие высшую производительность
Claude Sonnet 4.5	Закрытый исходный код	≈ 76-78%	≈ 41-44%	Быстрое прототипирование, без учёта конфиденциальности данных
GPT-5.1 Codex	Закрытый исходный код	≈ 77-79% Высшая	≈ 56-60% Высшая	Преследование лучших результатов независимо от стоимости

📊 Описание источников бенчмарк данных

Совет по инженерному решению

Вывод в одной строке

Devstral 2 достигает производительности, близкой к моделям высшего уровня, при более низкой стоимости в реальных сценариях исправления GitHub Issue (SWE-bench).

Совет по инженерному решению

Личное/Малая команда：Начните с Devstral Small 2 (24B)
Тяжёлые задачи/Длинный контекст：Рассмотрите Devstral 2 (123B) или сервис вывода
Ключевой принцип：Проведите небольшой A/B тест с вашим репозиторием, это надёжнее, чем смотреть на рейтинги