face-à-face · LLM local

Gemma 4 E4B (Efficient) 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.

4B
params Gemma 4 E4B (Efficient)
123B
params Mistral Large 123B
Gemma
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).

QuantGemma 4 E4B (Efficient)Mistral Large 123BÉcart
Q32 GB60.3 GB58.3 GB
Q42.5 GB77.5 GB75.0 GB
Q53.1 GB94.7 GB91.6 GB
Q63.6 GB111.9 GB108.3 GB
Q84.5 GB137.8 GB133.3 GB
FP169 GB275.5 GB266.5 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Gemma 4 E4B (Efficient) en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mistral Large 123B est 30.8× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 3 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

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