Mistral Large 3 675BvsLlama 3.3 70B Instruct
Comparativa completa entre Mistral Large 3 675B (675B parámetros, Mistral AI) y Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM requerida según la cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo, sin copiar y pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Parámetros | 675B | 70B |
| Familia | Mistral | Llama |
| Autor | Mistral AI | Meta |
| Origen | FR | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| Contexto | 256 000 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2025 | diciembre de 2024 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 405 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 485 GB | 48 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 720 GB | 75 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 1350 GB | 140 GB |
| RAM (solo CPU) | 480 GB | 64 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Mistral Large 3 675B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
Tu ChatGPT privado y gratuito en tu máquina en 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tus documentos, sin nube.
- Espacio en línea de por vida
- PDF + archivos
- Reembolsado 30 j
Fortalezas y debilidades
Mistral Large 3 675B
MoE 675B/41B activos + codificador de visión de 2,5B, Apache 2.0. N.º 2 entre los modelos OSS sin razonamiento en LMArena. Entrenado con 3000 H200.
- Modelo insignia francés de frontera
- Apache 2.0
- #2 OSS non-reasoning LMArena
- Multimodal
- 405 GB en Q4 — requiere servidor B200/H200
Instalación
Llama 3.3 70B Instruct
Calidad de Llama 3.1 405B con 1/6 de su tamaño. Pesos bajo licencia comunitaria, acceso restringido en HF.
- Calidad de un modelo de 405B con 1/6 del tamaño
- 128k ctx
- Muy fuerte en razonamiento y código
- HF con acceso restringido (aceptar los términos de Meta)
- Licencia comunitaria con cláusula >700M MAU
- Sin visión
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Mistral Large 3 675B o Llama 3.3 70B Instruct?
En una RTX 4090, Mistral Large 3 675B no cabe en 24 GB — hay que trasladar parte del modelo a la CPU; Llama 3.3 70B Instruct tampoco cabe en 24 GB. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Large 3 675B o Llama 3.3 70B Instruct: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Large 3 675B lleva ventaja: está entrenado con un corpus denso en francés. El otro sigue siendo utilizable, pero para usos menos exigentes.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Llama 3.3 70B Instruct cabe en 40 GB contre 405 GB para su competidor — una diferencia de 365 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Mistral Large 3 675B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Llama 3.3 70B Instruct se distribuye bajo la licencia Llama 3.3 Community — comprueba también las condiciones. Para SaaS, da preferencia a Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Más capaz : Mistral Large 3 675B (675B). Si dudas, arranca el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.