Configurer un rig →
face-à-face · LLM local

Mixtral 8x7B vs Phi-4 14B

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.

47B
params Mixtral 8x7B
14B
params Phi-4 14B
Mistral
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Mistral · 47B · MoE 13B actifs

Mixtral 8x7B

  • Total paramètres47B
  • Paramètres actifs (MoE)13B
  • Contexte max33k tokens
  • FamilleMistral
  • TypeMoE
→ Fiche Mixtral 8x7B
Phi · 14B

Phi-4 14B

  • Total paramètres14B
  • Contexte max16k tokens
  • FamillePhi
  • TypeDense
→ Fiche Phi-4 14B
▲ 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 8x7BPhi-4 14BÉcart
Q39.6 GB6.9 GB2.7 GB
Q412.3 GB8.8 GB3.5 GB
Q515 GB10.8 GB4.2 GB
Q617.7 GB12.7 GB5.0 GB
Q821.8 GB15.7 GB6.1 GB
FP1643.7 GB31.4 GB12.3 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Mixtral 8x7B est 3.4× plus gros que Phi-4 14B — plus de connaissances, mais 12 GB de VRAM contre 9 GB. Mixtral 8x7B est un MoE (13B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

Choisir Mixtral 8x7B

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

→ Fiche Mixtral 8x7B
Choisir Phi-4 14B

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

→ Fiche Phi-4 14B

Tester avec ton GPU ?

Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.

Ouvrir le calculateur →Voir les rigs prêts