Mistral47 B params13B actifs (MoE)33 k context★ populaire

Mixtral 8x7B en local

Mixtral 8x7B est un LLM open source de la famille Mistral, grand (47 milliards de paramètres). Il est principalement utilisé pour le chat, le RAG et l'assistance générale. Modèle MoE avec 13B params actifs par token sur 47B au total. Le matériel minimum pour le faire tourner localement est RTX 5090 (32 GB).

Paramètres47 B13B actifs (MoE)
Contexte max33 k
Q4_K_M poids29.5 GB
Q5_K_M poids36.1 GB
Q8 poids52.5 GB
FP16 poids105.1 GB
FamilleMistralmoe
Dernier sync2026-05-12

Quantizations disponibles

Q4_K_M
29.5GB

Acceptable. Configs limitées en VRAM.

Q5_K_M
36.1GB

Bonne qualité. Sweet spot taille / précision.

Q8
52.5GB

Quasi-identique au FP16. Production.

FP16
105.1GB

Référence. Précision max, VRAM doublée.

⚡ modèle MoE — tous les experts (47B au total) doivent tenir en VRAM, mais seuls 13B sont actifs par token. La vitesse d'inférence est donc proche d'un modèle dense de 13B, mais la VRAM requise reste celle des 47B totaux.

GPUs compatibles

GPUs qui peuvent faire tourner Mixtral 8x7B sur une seule carte, classés du plus accessible au plus haut de gamme.

Rigs multi-GPU recommandés

Pour faire tourner Mixtral 8x7B en quantization plus haute (Q8, FP16) ou avec plus de marge pour le contexte long, un rig à plusieurs GPU consumer offre le meilleur rapport perf/€.

Rig prêt à l'emploi

Recommandation
Rig Pro — pré-installé avec Mixtral 8x7B

4× GTX 1070, OS Ubuntu, vLLM + Open WebUI, modèle déjà téléchargé. Vous branchez, c'est en ligne.

8 990 €
Configurer

Modèles similaires

// données mises à jour le 2026-05-12 via HuggingFace API.
// estimations VRAM : (params × bits/8) × overhead 20 %.
// les valeurs réelles varient selon le moteur (llama.cpp, vLLM, MLX), la longueur de contexte utilisée et le batch size.