Mistral Small 3.1 24BvsQwen 3 32B
Confronto completo tra Mistral Small 3.1 24B (24B parametri, Mistral AI) e Qwen 3 32B (32B, Alibaba). VRAM richiesta per quantizzazione, token/secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutte le cifre sono calcolate dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Mistral Small 3.1 24B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Parametri | 24B | 32B |
| Famiglia | Mistral | Qwen |
| Autore | Mistral AI | Alibaba |
| Origine | FR | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contesto | 128 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | marzo 2025 | aprile 2025 |
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 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 14 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 26 GB | 35 GB |
| FP16 (qualità massima) | 48 GB | 64 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 24 GB | 32 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 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| 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 | 12 tok/s · Q8 |
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
Qwen 3 32B
Denso 32B con modalità di ragionamento. MMLU-Pro 65.5, SuperGPQA 39.8.
- Ragionamento solido in modalità thinking
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Meno performante di QwQ-32B dedicato per il ragionamento puro
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Mistral Small 3.1 24B o Qwen 3 32B ?
Su una RTX 4090, Mistral Small 3.1 24B funziona in Q5_K_M (~40 tok/s), Qwen 3 32B in Q5_K_M (~30 tok/s). In termini di puro throughput, Mistral Small 3.1 24B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Mistral Small 3.1 24B o Qwen 3 32B: 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 19 GB per il suo concorrente — una differenza di 5 GB, significativa se miri a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 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. Qwen 3 32B è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci 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 : Qwen 3 32B (32B). 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.