Mistral Small 3.1 24BvsLlama 3.3 70B Instruct
Comparativa completa entre Mistral Small 3.1 24B (24 000 millones de 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 Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Parámetros | 24B | 70B |
| Familia | Mistral | Llama |
| Autor | Mistral AI | Meta |
| Origen | FR | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| Contexto | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | marzo 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 Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 14 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 17 GB | 48 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 26 GB | 75 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 48 GB | 140 GB |
| RAM (solo CPU) | 24 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 Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | ✗ demasiado pesado |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | ✗ 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.
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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
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 Small 3.1 24B o Llama 3.3 70B Instruct?
En una RTX 4090, Mistral Small 3.1 24B funciona en Q5_K_M (~40 tok/s), Llama 3.3 70B Instruct no cabe en 24 GB tampoco. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Small 3.1 24B o Llama 3.3 70B Instruct: ¿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 40 GB para su competidor — una diferencia de 26 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 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. 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 : Mistral Small 3.1 24B (24B). Más capaz : Llama 3.3 70B Instruct (70B). 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.