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face-à-face · LLM local

Mixtral 8x7B vs QwQ 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.

47B
params Mixtral 8x7B
32B
params QwQ 32B
Mistral
famille A
QwQ
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
QwQ · 32B

QwQ 32B

  • Total paramètres32B
  • Contexte max33k tokens
  • FamilleQwQ
  • TypeDense
→ Fiche QwQ 32B
▲ 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 8x7BQwQ 32BÉcart
Q39.6 GB15.7 GB6.1 GB
Q412.3 GB20.2 GB7.9 GB
Q515 GB24.6 GB9.6 GB
Q617.7 GB29.1 GB11.4 GB
Q821.8 GB35.8 GB14.0 GB
FP1643.7 GB71.7 GB28.0 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour QwQ 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 8x7B et QwQ 32B sont de taille comparable (47B vs 32B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case. 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 QwQ 32B

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

→ Fiche QwQ 32B

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