Mistral Small 3.1 24BvsGemma 3 27B
Comparativa completa entre Mistral Small 3.1 24B (24 000 millones de parámetros, Mistral AI) y Gemma 3 27B (27B, Google). VRAM requerida por 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: no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Mistral Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Parámetros | 24B | 27B |
| Familia | Mistral | Gemma |
| Autor | Mistral AI | |
| Origen | FR | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexto | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | marzo de 2025 | marzo de 2025 |
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 Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 14 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 19 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 26 GB | 29 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 48 GB | 54 GB |
| RAM (solo CPU) | 24 GB | 28 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 Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 13 tok/s · Q8 |
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.
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Fortalezas y debilidades
Mistral Small 3.1 24B
Small 3 con visión. 128k ctx, Apache 2.0. Sustituido por Small 3.2 desde junio de 2025.
- Visión + texto en un modelo de 24B
- 128k ctx
- Apache 2.0
- ~150 tok/s en inferencia
- Requiere Ollama ≥ 0.6.5
- Small 3.2 (junio de 2025) lo mejora ligeramente
Instalación
Gemma 3 27B
Gemma de gama alta. LMArena Elo 1338 — supera a Llama 3.1 405B siendo 15× más pequeño.
- LMArena Elo 1338: gana a Llama 3.1 405B con 15 veces menos tamaño
- Multimodal
- 128k ctx
- Licencia Gemma
- Sin modo de razonamiento
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Mistral Small 3.1 24B o Gemma 3 27B?
En una RTX 4090, Mistral Small 3.1 24B funciona en Q5_K_M (~40 tok/s), Gemma 3 27B en Q5_K_M (~32 tok/s). Si se compara solo la velocidad de generación, Mistral Small 3.1 24B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Small 3.1 24B o Gemma 3 27B: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Small 3.1 24B 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, Mistral Small 3.1 24B cabe en 14 GB contre 16 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Mistral Small 3.1 24B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Gemma 3 27B está bajo la licencia Gemma; comprueba también las condiciones. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Mistral Small 3.1 24B (24B). Más capaz : Gemma 3 27B (27B). Si tienes dudas, inicia 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.