face-à-face · LLM local

Mistral Large 123B vs Qwen 2.5 72B

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.

123B
params Mistral Large 123B
72B
params Qwen 2.5 72B
Mistral
famille A
Qwen
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 Large 123BQwen 2.5 72BÉcart
Q360.3 GB35.3 GB25.0 GB
Q477.5 GB45.4 GB32.1 GB
Q594.7 GB55.4 GB39.3 GB
Q6111.9 GB65.5 GB46.4 GB
Q8137.8 GB80.6 GB57.2 GB
FP16275.5 GB161.3 GB114.2 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mistral Large 123B est 1.7× plus gros que Qwen 2.5 72B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 45 GB.

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
Choisir Qwen 2.5 72B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Qwen 2.5 72B

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