Mixtral 8x7BvsLlama 3.1 70B
Comparatif complet entre Mixtral 8x7B (47B paramètres, Mistral AI) et Llama 3.1 70B (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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Paramètres | 47B | 70B |
| Famille | Mistral | Llama |
| Auteur | Mistral AI | Meta |
| Origine | FR | US |
| Licence | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| Contexte | 32 768 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | — | Juillet 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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 26 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 32 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 50 GB | 75 GB |
| FP16 (qualité max) | 94 GB | 140 GB |
| RAM CPU-only | 48 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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| 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) | 12 tok/s · Q5_K_M | ✗ 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.
Forces et faiblesses
Mixtral 8x7B
MoE 8 experts. Qualité élevée, mais VRAM costaud.
- MoE 8 experts. Qualité élevée, mais VRAM costaud.
- 47B paramètres
- Licence Apache 2.0
Installation
Llama 3.1 70B
Le GPT-4 maison. Réservé aux stations sérieuses (2×3090 mini).
- Référence qualité open-weight
- 128k contexte
- Très bon en raisonnement
- 40 GB de VRAM en Q4 (2×3090 mini)
- Licence restreinte commerciale >700M MAU
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Mixtral 8x7B ou Llama 3.1 70B ?
Sur une RTX 4090, Mixtral 8x7B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 3.1 70B ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Mixtral 8x7B ou Llama 3.1 70B : lequel est le meilleur en français ?
Pour du français soutenu (rédaction, résumé, traduction), Mixtral 8x7B 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, Mixtral 8x7B tient en 26 GB contre 40 GB pour son rival — un écart de 14 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Mixtral 8x7B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Llama 3.1 70B est sous Llama 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 : Mixtral 8x7B (47B). Plus capable : Llama 3.1 70B (70B). 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.