face-à-face · LLM local

DeepSeek V3.2 vs Mistral 7B v0.3

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.

685B
params DeepSeek V3.2
7B
params Mistral 7B v0.3
DeepSeek
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

DeepSeek · 685B · MoE 37B actifs

DeepSeek V3.2

  • Total paramètres685B
  • Paramètres actifs (MoE)37B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleDeepSeek
  • TypeMoE
→ Fiche DeepSeek V3.2
▲ 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 V3.2Mistral 7B v0.3Écart
Q327.2 GB3.4 GB23.8 GB
Q435 GB4.4 GB30.6 GB
Q542.7 GB5.4 GB37.3 GB
Q650.5 GB6.4 GB44.1 GB
Q862.2 GB7.8 GB54.4 GB
FP16124.3 GB15.7 GB108.6 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Mistral 7B v0.3 en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

DeepSeek V3.2 est 97.9× plus gros que Mistral 7B v0.3 — plus de connaissances, mais 35 GB de VRAM contre 4 GB. DeepSeek V3.2 est un MoE (37B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

Choisir DeepSeek V3.2

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

→ Fiche DeepSeek V3.2
Choisir Mistral 7B v0.3

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Mistral 7B v0.3

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