face-à-face · LLM local

DeepSeek R1 Distill 32B vs Mistral Large 123B

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

32B
params DeepSeek R1 Distill 32B
123B
params Mistral Large 123B
DeepSeek
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantDeepSeek R1 Distill 32BMistral Large 123BÉcart
Q315.7 GB60.3 GB44.6 GB
Q420.2 GB77.5 GB57.3 GB
Q524.6 GB94.7 GB70.1 GB
Q629.1 GB111.9 GB82.8 GB
Q835.8 GB137.8 GB102.0 GB
FP1671.7 GB275.5 GB203.8 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour DeepSeek R1 Distill 32B en Q4

TITAN RTX

24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.

→ Fiche TITAN RTX
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mistral Large 123B est 3.8× plus gros que DeepSeek R1 Distill 32B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 20 GB.

Choisir Mistral Large 123B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Mistral Large 123B

Tester avec ton GPU ?

Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.