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 | Qwen 2.5 7B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 60.3 GB | 3.4 GB | 56.9 GB |
| Q4 | 77.5 GB | 4.4 GB | 73.1 GB |
| Q5 | 94.7 GB | 5.4 GB | 89.3 GB |
| Q6 | 111.9 GB | 6.4 GB | 105.5 GB |
| Q8 | 137.8 GB | 7.8 GB | 130.0 GB |
| FP16 | 275.5 GB | 15.7 GB | 259.8 GB |
80 GB de VRAM — suffisant pour les 77.5 GB requis en Q4.
→ Fiche NVIDIA A100 80GB6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GBMistral Large 123B est 17.6× plus gros que Qwen 2.5 7B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 4 GB.
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 Qwen 2.5 7BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.