Qwen 2.5 Coder 32BvsCodestral 22B v0.1
徹底比較： Qwen 2.5 Coder 32B （32B パラメータ、Alibaba）および Codestral 22B v0.1 （22B、Mistral AI）。量子化方式ごとの必要VRAM容量、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンドを掲載しています。すべての数値はカタログのデータから計算しており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| パラメータ | 32B | 22B |
| ファミリー | Qwen | Mistral |
| 著者 | Alibaba | Mistral AI |
| 開発国 | CN | FR |
| ライセンス | Apache 2.0 | Mistral Non-Production License |
| コンテキスト | 131,072トークン | 32,000トークン |
| 公開日 | 2024年11月 | 2024年5月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 19 GB | 13 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 23 GB | 16 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 35 GB | 24 GB |
| FP16（最高品質） | 64 GB | 44 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 32 GB | 22GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Qwen 2.5 Coder 32B | Codestral 22B v0.1 |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | 42トークン/秒 · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | 16 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q8 | 16 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
GitHub Copilot や Cursor を 100 % ローカルのコードコパイロットに置き換える — 参考ガイド、設定ファイル付き。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
強みと弱み
Qwen 2.5 Coder 32B
2024 年末には、コード分野のオープンウェイトモデルの代表格でしたが、現在は Qwen3-Coder / Devstral 世代に追い抜かれています。
- 最高のオープンウェイト・コーディングLLM
- HumanEval で非常に高い（2024 参照）
- 128k コンテキスト
- VRAM 20+ GB 必須
- 一般的なチャットでは劣る
インストール
Codestral 22B v0.1
Mistral の 22B コーディングモデル。80 以上のプログラミング言語に対応。⚠ MNPL ライセンスで本番利用不可 — 個人・研究用途。
- コーディングに優れています
- HumanEval 81.1、MBPP 78.2
- ⚠ MNPLライセンス（本番利用不可）
- 個人使用・研究に限定
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）でより快適に動作するのは、Qwen 2.5 Coder 32BとCodestral 22B v0.1のどちらですか？
RTX 4090上でQwen 2.5 Coder 32Bは Q5_K_M （約30トークン/秒）、Codestral 22B v0.1は Q8 (約42トークン/秒)。純粋な処理速度では、 Codestral 22B v0.1 が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Codestral 22B v0.1 収まる容量 13 GB contre 19 GB 競合モデルとの差は6GBで、RTX 3060や4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは非常に重要な差異です。
コーディングにはQwen 2.5 Coder 32BとCodestral 22B v0.1のどちらを選ぶべきですか？
両方ともコード専用モデルです。選択はコンテキスト（131 072 vs 32 000トークン）、ライセンス（Apache 2.0 vs Mistral 非生産ライセンス）、および利用可能なVRAMによって行われます。両方とも Continue またはAider。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Qwen 2.5 Coder 32B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Codestral 22B v0.1 はMistral Non-Production Licenseの下で提供されています。こちらの条件も確認してください。SaaSにはApache 2.0またはMITを優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Codestral 22B v0.1 (22B) より高性能 : Qwen 2.5 Coder 32B (32B)。迷っている場合はこれを実行してください。 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。