face-à-face · LLM local

Mistral 7B v0.3 vs Mixtral 8x7B

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
47B
params Mixtral 8x7B
Mistral
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Mistral · 47B · MoE 13B actifs

Mixtral 8x7B

  • Total paramètres47B
  • Paramètres actifs (MoE)13B
  • Contexte max33k tokens
  • FamilleMistral
  • TypeMoE
→ Fiche Mixtral 8x7B
▲ 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 v0.3Mixtral 8x7BÉcart
Q33.4 GB9.6 GB6.2 GB
Q44.4 GB12.3 GB7.9 GB
Q55.4 GB15 GB9.6 GB
Q66.4 GB17.7 GB11.3 GB
Q87.8 GB21.8 GB14.0 GB
FP1615.7 GB43.7 GB28.0 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.

Mixtral 8x7B est 6.7× plus gros que Mistral 7B v0.3 — plus de connaissances, mais 12 GB de VRAM contre 4 GB. Mixtral 8x7B est un MoE (13B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

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 Mixtral 8x7B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Mixtral 8x7B

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