Llama · 3B
Llama 3.2 3B
- Total paramètres3B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Llama 3.2 3B 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.
3B
params Llama 3.2 3B
7B
params Mistral 7B v0.3
Llama
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Mistral · 7B
Mistral 7B v0.3
- Total paramètres7B
- Contexte max33k tokens
- FamilleMistral
- TypeDense
▲ 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).
| Quant | Llama 3.2 3B | Mistral 7B v0.3 | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 1.5 GB | 3.4 GB | 1.9 GB |
| Q4 | 1.9 GB | 4.4 GB | 2.5 GB |
| Q5 | 2.3 GB | 5.4 GB | 3.1 GB |
| Q6 | 2.7 GB | 6.4 GB | 3.7 GB |
| Q8 | 3.4 GB | 7.8 GB | 4.4 GB |
| FP16 | 6.7 GB | 15.7 GB | 9.0 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour Llama 3.2 3B en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650Pour 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.
Mistral 7B v0.3 est 2.3× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 4 GB de VRAM contre 2 GB.
Choisir Llama 3.2 3B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Llama 3.2 3BChoisir Mistral 7B v0.3
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Mistral 7B v0.3Tester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.