face-à-face · LLM local

Mistral 7B v0.3 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.

7B
params Mistral 7B v0.3
123B
params Mistral Large 123B
Mistral
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).

QuantMistral 7B v0.3Mistral Large 123BÉcart
Q33.4 GB60.3 GB56.9 GB
Q44.4 GB77.5 GB73.1 GB
Q55.4 GB94.7 GB89.3 GB
Q66.4 GB111.9 GB105.5 GB
Q87.8 GB137.8 GB130.0 GB
FP1615.7 GB275.5 GB259.8 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.

Mistral Large 123B est 17.6× plus gros que Mistral 7B v0.3 — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 4 GB.

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
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

Tester avec ton GPU ?

Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.