face-à-face · LLM local

Llama 3.1 8B 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.

8B
params Llama 3.1 8B
7B
params Mistral 7B v0.3
Llama
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).

QuantLlama 3.1 8BMistral 7B v0.3Écart
Q33.9 GB3.4 GB0.5 GB
Q45 GB4.4 GB0.6 GB
Q56.2 GB5.4 GB0.8 GB
Q67.3 GB6.4 GB0.9 GB
Q89 GB7.8 GB1.2 GB
FP1617.9 GB15.7 GB2.2 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Llama 3.1 8B en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
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.

Llama 3.1 8B et Mistral 7B v0.3 sont de taille comparable (8B vs 7B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.

Choisir Llama 3.1 8B

Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.

→ Fiche Llama 3.1 8B
Choisir Mistral 7B v0.3

Souveraineté FR/EU, qualité GPT-4-class sur le flagship, équipe basée en France.

→ Fiche Mistral 7B v0.3

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