Mistral Large 123B
- Total paramètres123B
- Contexte max128k tokens
- FamilleMistral
- TypeDense
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.
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 | Mistral Large 123B | Mixtral 8x7B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 60.3 GB | 9.6 GB | 50.7 GB |
| Q4 | 77.5 GB | 12.3 GB | 65.2 GB |
| Q5 | 94.7 GB | 15 GB | 79.7 GB |
| Q6 | 111.9 GB | 17.7 GB | 94.2 GB |
| Q8 | 137.8 GB | 21.8 GB | 116.0 GB |
| FP16 | 275.5 GB | 43.7 GB | 231.8 GB |
80 GB de VRAM — suffisant pour les 77.5 GB requis en Q4.
→ Fiche NVIDIA A100 80GB16 GB de VRAM — suffisant pour les 12.3 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX 4060 Ti 16GBMistral Large 123B est 2.6× plus gros que Mixtral 8x7B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 12 GB. Mixtral 8x7B est un MoE (13B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Mistral Large 123BTu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Mixtral 8x7BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.