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face-à-face · LLM local

Mixtral 8x22B 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.

141B
params Mixtral 8x22B
47B
params Mixtral 8x7B
Mistral
famille A
Mistral
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Mistral · 141B · MoE 39B actifs

Mixtral 8x22B

  • Total paramètres141B
  • Paramètres actifs (MoE)39B
  • Contexte max66k tokens
  • FamilleMistral
  • TypeMoE
→ Fiche Mixtral 8x22B
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).

QuantMixtral 8x22BMixtral 8x7BÉcart
Q328.7 GB9.6 GB19.1 GB
Q436.9 GB12.3 GB24.6 GB
Q545 GB15 GB30.0 GB
Q653.2 GB17.7 GB35.5 GB
Q865.5 GB21.8 GB43.7 GB
FP16131 GB43.7 GB87.3 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mixtral 8x22B est 3.0× plus gros que Mixtral 8x7B — plus de connaissances, mais 37 GB de VRAM contre 12 GB.

Choisir Mixtral 8x22B

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

→ Fiche Mixtral 8x22B
Choisir Mixtral 8x7B

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

→ Fiche Mixtral 8x7B

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