face-à-face · LLM local

Mistral 7B v0.3 vs Phi-4 14B

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
14B
params Phi-4 14B
Mistral
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Phi · 14B

Phi-4 14B

  • Total paramètres14B
  • Contexte max16k tokens
  • FamillePhi
  • TypeDense
→ Fiche Phi-4 14B
▲ 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 v0.3Phi-4 14BÉcart
Q33.4 GB6.9 GB3.5 GB
Q44.4 GB8.8 GB4.4 GB
Q55.4 GB10.8 GB5.4 GB
Q66.4 GB12.7 GB6.3 GB
Q87.8 GB15.7 GB7.9 GB
FP1615.7 GB31.4 GB15.7 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.

Phi-4 14B est 2.0× plus gros que Mistral 7B v0.3 — plus de connaissances, mais 9 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 Phi-4 14B

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

→ Fiche Phi-4 14B

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