Mistral Small 4vsQwen 3 32B
Comparatif complet entre Mistral Small 4 (119B paramètres, Mistral AI) et Qwen 3 32B (32B, Alibaba). 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Paramètres | 119B | 32B |
| Famille | Mistral | Qwen |
| Auteur | Mistral AI | Alibaba |
| Origine | FR | CN |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Mars 2026 | Avril 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 72 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 86 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 128 GB | 35 GB |
| FP16 (qualité max) | 238 GB | 64 GB |
| RAM CPU-only | 96 GB | 32 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | 30 tok/s · Q5_K_M |
| 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 | 12 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 4
MoE 119B/6.5B actifs unifie chat+raisonnement+vision+code. Le flagship FR de 2026.
- Flagship MoE FR
- Unifie 4 produits Mistral
- 256k ctx
- Apache 2.0
- 72+ Go en Q4 — prosumer workstation
- Rompt la continuité Small 3.x
Installation
Qwen 3 32B
Dense 32B avec thinking mode. MMLU-Pro 65.5, SuperGPQA 39.8.
- Raisonnement solide en mode thinking
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Moins bon que QwQ-32B dédié pour le raisonnement pur
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Mistral Small 4 ou Qwen 3 32B ?
Sur une RTX 4090, Mistral Small 4 ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Qwen 3 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Mistral Small 4 ou Qwen 3 32B : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mistral Small 4 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, Qwen 3 32B tient en 19 GB contre 72 GB pour son rival — un écart de 53 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Mistral Small 4 ou Qwen 3 32B pour coder ?
Mistral Small 4 est le plus adapté (spécialisé code, meilleurs scores HumanEval). Pour un copilote IDE, couplez-le à Continue ou Aider.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Mistral Small 4 est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Qwen 3 32B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 3 32B (32B). Plus capable : Mistral Small 4 (119B). 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.