Mistral Small 3.1 24BvsGemma 3 27B
Comparatif complet entre Mistral Small 3.1 24B (24B paramètres, Mistral AI) et Gemma 3 27B (27B, Google). 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 Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Paramètres | 24B | 27B |
| Famille | Mistral | Gemma |
| Auteur | Mistral AI | |
| Origine | FR | US |
| Licence | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexte | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Mars 2025 | Mars 2025 |
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 Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 14 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 17 GB | 19 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 26 GB | 29 GB |
| FP16 (qualité max) | 48 GB | 54 GB |
| RAM CPU-only | 24 GB | 28 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 Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 13 tok/s · Q8 |
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.
Forces et faiblesses
Mistral Small 3.1 24B
Small 3 enrichi de la vision. 128k ctx, Apache 2.0. Small 3.2 (Juin 2025) disponible en update.
- Vision + texte dans un 24B
- 128k ctx
- Apache 2.0
- ~150 tok/s en inférence
- Exige Ollama ≥ 0.6.5
- Small 3.2 (Juin 2025) l'améliore légèrement
Installation
Gemma 3 27B
Haut de gamme Gemma. LMArena Elo 1338 — bat Llama 3.1 405B à 15× moins gros.
- LMArena Elo 1338 : bat Llama 3.1 405B à 15× moins gros
- Multimodal
- 128k ctx
- Licence Gemma
- Pas de thinking mode
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Mistral Small 3.1 24B ou Gemma 3 27B ?
Sur une RTX 4090, Mistral Small 3.1 24B tourne en Q5_K_M (~40 tok/s), Gemma 3 27B en Q5_K_M (~32 tok/s). En pur débit, Mistral Small 3.1 24B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Mistral Small 3.1 24B ou Gemma 3 27B : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mistral Small 3.1 24B 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, Mistral Small 3.1 24B tient en 14 GB contre 16 GB pour son rival — un écart de 2 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Mistral Small 3.1 24B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Gemma 3 27B est sous Gemma — 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 : Mistral Small 3.1 24B (24B). Plus capable : Gemma 3 27B (27B). 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.