Mistral Large 3 675BvsLlama 3.3 70B Instruct
Comparatif complet entre Mistral Large 3 675B (675B paramètres, Mistral AI) et Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Paramètres | 675B | 70B |
| Famille | Mistral | Llama |
| Auteur | Mistral AI | Meta |
| Origine | FR | US |
| Licence | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| Contexte | 256 000 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Décembre 2025 | Décembre 2024 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 405 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 485 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 720 GB | 75 GB |
| FP16 (qualité max) | 1350 GB | 140 GB |
| RAM CPU-only | 480 GB | 64 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
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Forces et faiblesses
Mistral Large 3 675B
MoE 675B/41B actifs + encoder vision 2.5B, Apache 2.0. #2 OSS non-reasoning LMArena. Entraîné sur 3000 H200.
- Flagship FR frontière
- Apache 2.0
- #2 OSS non-reasoning LMArena
- Multimodal
- 405 Go en Q4 — serveur B200/H200 requis
Installation
Llama 3.3 70B Instruct
Qualité Llama 3.1 405B à 1/6 de la taille. Poids sous licence communautaire, accès HF gated.
- Qualité 405B à 1/6 de la taille
- 128k ctx
- Très fort en raisonnement et code
- HF gated (accepter les termes Meta)
- Licence communautaire avec clause >700M MAU
- Pas de vision
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Mistral Large 3 675B ou Llama 3.3 70B Instruct ?
Sur une RTX 4090, Mistral Large 3 675B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 3.3 70B Instruct ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Mistral Large 3 675B ou Llama 3.3 70B Instruct : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mistral Large 3 675B prend l'avantage — entraîné avec un corpus francophone dense. L'autre reste utilisable mais sur des usages moins exigeants.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Llama 3.3 70B Instruct tient en 40 GB contre 405 GB pour son rival — un écart de 365 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Mistral Large 3 675B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Llama 3.3 70B Instruct est sous Llama 3.3 Community — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Plus capable : Mistral Large 3 675B (675B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.