face-à-face · LLM local

Mixtral 8x22B vs Qwen 2.5 32B

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
32B
params Qwen 2.5 32B
Mistral
famille A
Qwen
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
▲ 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 8x22BQwen 2.5 32BÉcart
Q328.7 GB15.7 GB13.0 GB
Q436.9 GB20.2 GB16.7 GB
Q545 GB24.6 GB20.4 GB
Q653.2 GB29.1 GB24.1 GB
Q865.5 GB35.8 GB29.7 GB
FP16131 GB71.7 GB59.3 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Qwen 2.5 32B en Q4

TITAN RTX

24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.

→ Fiche TITAN RTX
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mixtral 8x22B est 4.4× plus gros que Qwen 2.5 32B — plus de connaissances, mais 37 GB de VRAM contre 20 GB. Mixtral 8x22B est un MoE (39B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

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 Qwen 2.5 32B

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

→ Fiche Qwen 2.5 32B

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