Devstral 2 vs. Claude Code: on-premise AI a gyakorlatban — kontroll, compliance és költségek

Az AI sok cégnél már nem kísérlet, hanem napi szinten használt termelőeszköz. És amikor egy ilyen eszköz forráskódhoz, belső üzleti logikához vagy érzékeny adatokhoz fér hozzá, a döntés már nem technológiai kérdés – hanem üzleti és kockázati.

CTO‑ként vagy cégvezetőként ilyenkor jellemzően két oldal feszül egymásnak: az egyik oldalon a gyorsan bevezethető, kényelmes publikus AI eszközök (mint a Claude Code), a másikon a kontroll, a kiszámítható költség és a compliance igénye. Ebben a cikkben egy működő, valós alternatívát mutatunk be Devstral 2‑vel.

Miért merül fel egyáltalán az on‑premise AI igénye?

Vezetői egyeztetéseken gyakran ezek a mondatok hangzanak el:

• „Nem szeretném, ha a forráskódunk külső rendszerekbe kerülne.”
• „Nem tudok negyedéves szinten API költséget tervezni.”
• „Az AI hasznos, de szeretném kontrollálni, mire és mennyit használjuk.”

Ezek nem technológiai kifogások, hanem nagyon is üzleti kockázatok. Az on‑premise AI nem univerzális megoldás, de bizonyos környezetekben pontosan ezeket a problémákat kezeli hatékonyan.

Egy konkrét setup: Devstral 2 kontrollált környezetben

A példában egy DigitalOcean GPU Dropleten futtattunk egy nagyobb Devstral 2 modellt. Ez nem saját adatközpontot és nem hónapokig tartó beszerzést jelent, hanem egy gyorsan indítható, mégis jól kontrollálható infrastruktúrát.

A modellhez LM Studio kapcsolódik, ami lehetővé teszi, hogy a lokálisan vagy privát cloudban futó AI zökkenőmentesen együttműködjön a fejlesztői eszközökkel. Itt nincs publikus API‑hívás, és nincs adatkiáramlás a szervezeten kívül.

Claude Code helyett: Vibe vagy Kilo

A Devstral 2 önmagában egy modell. Az igazi üzleti érték akkor jelenik meg, amikor fejlesztői workflow‑ba illesztjük. Vibe vagy Kilo használatával a Claude Code‑hoz nagyon hasonló élmény érhető el:

• kódrészletek elemzése és generálása
• refaktorálási és optimalizálási javaslatok
• projekt‑szintű kontextus kezelése

A különbség nem a felhasználói élményben, hanem a kontroll szintjében van. A modell ott fut, ahol te döntöd el – és ez üzleti szempontból kritikus.

Claude vs. on‑premise Devstral 2 – mikor melyik?

• Claude: gyors indulás, minimális üzemeltetés, ideális kisebb csapatoknak vagy nem érzékeny projektekhez.
• Devstral 2 on‑premise: nagyobb kezdeti setup, viszont teljes adatkontroll, kiszámítható költségek és compliance‑barát működés.

Költségoldalon jellemzően az történik, hogy alacsony használatnál az API‑alapú megoldás olcsóbb, viszont folyamatos, napi szintű fejlesztői AI‑használatnál egy dedikált GPU havi költsége már könnyen versenyképes – és előre tervezhető.

Kockázatok és trade‑offok

Az on‑premise AI nem varázspálca. Számolni kell üzemeltetéssel, modellfrissítéssel és azzal, hogy a csapatnak értenie kell az alap infrastruktúrához. Ezek viszont kezelhető, tervezhető feladatok – különösen akkor, ha üzletileg indokolt a kontroll.

Nem csak a fejlesztők nyernek vele

Egy ilyen architektúra nem kizárólag kódolásra használható. Megfelelő hardverrel és modellekkel az alábbi területeken is értéket termel:

• belső dokumentumfeldolgozás
• vállalati chatbotok és tudásbázisok
• adatfeldolgozás és riportolás
• CV‑ és képfeldolgozás

A Devstral 2 csak egy példa – a lényeg az üzletileg jól skálázható architektúra.

⚙️ Vibe + Devstral 2 vs. Claude Code + Sonnet 4.5

Fejlesztői teljesítmény, kontextuskezelés és agent-integráció a gyakorlatban

A Vibe + Devstral 2 és a Claude Code + Sonnet 4.5 páros összehasonlításánál a publikus riportok és benchmarkok alapján mindkét megoldás erős kódolási és fejlesztéstámogató képességekkel rendelkezik. A Claude Sonnet 4.5 a SWE-bench Verified jellegű méréseken hagyományosan kiemelkedő eredményeket hoz, különösen komplex, több lépéses kódjavítási és refaktorálási feladatoknál. Ezzel szemben a Devstral 2 az open-weight mezőnyben számít versenyképesnek, különösen akkor, ha on-premise környezetben, dedikált GPU-n futtatjuk.

A legnagyobb gyakorlati különbséget mi a context window kezelésében tapasztaltuk. Devstral 2 esetén on-premise környezetben a kontextusablakot 128k tokenre tudtuk konfigurálni, ami hosszú kódbázisok, monorepók vagy több sprintnyi változástörténet egyidejű kezelését is lehetővé teszi. Claude Sonnet 4.5 cloud-szolgáltatásként szintén nagy kontextusablakkal dolgozik, viszont ez szolgáltatói limitekhez kötött, és kevésbé rugalmasan hangolható vállalati, izolált környezetekben.

A skills vs. custom commandok működésében is eltérés látszik: Devstral 2 + Vibe esetén a skillek automatikusan jutnak érvényre, ezzel egy automatikussabb élményt kapunk, de cserében nem kapunk egy kész command listát. Claude Code inkább egy előre definiált, custom command palletát ad, amiből tudnak a fejlesztők vállaogatni. Fontos viszont, hogy agent-oldalon és MCP (Model Context Protocol) szinten nem tapasztaltunk érdemi különbséget: mindkét stack stabilan támogatja a több lépéses gondolkodást, eszközhívásokat és komplex agent-folyamatokat.

Összességében a Claude Code + Sonnet 4.5 erőssége a magas, azonnal elérhető teljesítmény és a kiforrott cloud-élmény, míg a Vibe + Devstral 2 ott nyer igazán, ahol adatkontroll és on-premise futtatás üzleti vagy compliance okokból kritikus szempont.

Hol kapcsolódik be az MXC Software?

Az MXC Software‑nél nem modelleket árulunk, hanem működő AI‑alapú rendszereket tervezünk és vezetünk be. Hasonló on‑premise setupokat már éles környezetben is használunk. Segítünk:

• eldönteni, mikor éri meg az on‑premise AI
• megtervezni az architektúrát és a bevezetést
• finomhangolni a fejlesztői és üzleti használatot

Ha szeretnéd látni, hogy a te cégednél hol van a határ publikus AI és on‑premise megoldás között, foglalj egy 30 perces technikai‑üzleti egyeztetést velünk. Konkrét kérdésekkel, konkrét válaszokkal.