face-à-face · LLM local

Gemma 4 31B 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.

31B
params Gemma 4 31B
123B
params Mistral Large 123B
Gemma
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Gemma · 31B

Gemma 4 31B

  • Total paramètres31B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleGemma
  • TypeDense
→ Fiche Gemma 4 31B
▲ 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).

QuantGemma 4 31BMistral Large 123BÉcart
Q315.2 GB60.3 GB45.1 GB
Q419.5 GB77.5 GB58.0 GB
Q523.9 GB94.7 GB70.8 GB
Q628.2 GB111.9 GB83.7 GB
Q834.7 GB137.8 GB103.1 GB
FP1669.4 GB275.5 GB206.1 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Gemma 4 31B en Q4

RTX A4500

20 GB de VRAM — suffisant pour les 19.5 GB requis en Q4.

→ Fiche RTX A4500
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mistral Large 123B est 4.0× plus gros que Gemma 4 31B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 20 GB.

Choisir Gemma 4 31B

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

→ Fiche Gemma 4 31B
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

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