Mistral Small 3.1 24BvsLlama 3.3 70B Instruct
Confronto completo tra Mistral Small 3.1 24B (24B parametri, Mistral AI) e Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token/s misurati su 4 GPU di riferimento, valutazione per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Parametri | 24B | 70B |
| Famiglia | Mistral | Llama |
| Autore | Mistral AI | Meta |
| Origine | FR | US |
| Licenza | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| Contesto | 128 000 token | 128 000 token |
| Data di uscita | marzo 2025 | dicembre 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 14 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 26 GB | 75 GB |
| FP16 (qualità massima) | 48 GB | 140 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 24 GB | 64 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | ✗ troppo pesante |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | ✗ troppo pesante |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Mistral Small 3.1 24B
Small 3 arricchito con capacità visive. 128k ctx, Apache 2.0. Sostituito da Small 3.2 da giugno 2025.
- Visione + testo in un 24B
- 128k ctx
- Apache 2.0
- ~150 tok/s in inferenza
- Richiede Ollama ≥ 0.6.5
- Small 3.2 (giugno 2025) lo migliora leggermente
Installazione
Llama 3.3 70B Instruct
Qualità di Llama 3.1 405B con 1/6 delle dimensioni. Pesi con licenza comunitaria, accesso HF con restrizioni.
- Qualità da 405B con 1/6 delle dimensioni
- 128k ctx
- Molto forte nel ragionamento e nella programmazione
- HF gated (accettare i termini Meta)
- Licenza community con clausola >700M MAU
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Mistral Small 3.1 24B o Llama 3.3 70B Instruct?
Su una RTX 4090, Mistral Small 3.1 24B funziona in Q5_K_M (~40 tok/s), neanche Llama 3.3 70B Instruct entra in 24 GB di memoria. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Mistral Small 3.1 24B o Llama 3.3 70B Instruct: qual è il migliore in francese?
Per il francese formale (redazione, riassunti, traduzione), Mistral Small 3.1 24B ha la meglio — addestrato con un ricco corpus in lingua francese. L'altro rimane utilizzabile, ma per impieghi meno impegnativi.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Mistral Small 3.1 24B sta in 14 GB contre 40 GB per il suo concorrente — una differenza di 26 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti da 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Mistral Small 3.1 24B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. Llama 3.3 70B Instruct è distribuito con licenza Llama 3.3 Community — verifica anche le condizioni. Per un SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Mistral Small 3.1 24B (24B). Più capace : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.