Mistral Small 4vsQwen 3 32B
Comparativa completa entre Mistral Small 4 (119 mil millones de parámetros, Mistral AI) y Qwen 3 32B (32B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens por 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Parámetros | 119B | 32B |
| Familia | Mistral | Qwen |
| Autor | Mistral AI | Alibaba |
| Origen | FR | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 256 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | marzo de 2026 | abril 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 72 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 86 GB | 23 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 128 GB | 35 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 238 GB | 64 GB |
| RAM (solo CPU) | 96 GB | 32 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 4 | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ demasiado pesado | 30 tok/s · Q5_K_M |
| 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 | 12 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 4
MoE 119B/6.5B activos unifica chat+razonamiento+visión+código. El buque insignia francés de 2026.
- MoE insignia FR
- Unifica 4 productos Mistral
- 256k ctx
- Apache 2.0
- 72+ GB en Q4 — estación de trabajo para usuarios avanzados
- Rompe la continuidad de Small 3.x
Instalación
Qwen 3 32B
Denso de 32B con modo de razonamiento. MMLU-Pro 65.5, SuperGPQA 39.8.
- Razonamiento sólido en modo thinking
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Peor en razonamiento puro que el modelo especializado QwQ-32B
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Mistral Small 4 o Qwen 3 32B?
En una RTX 4090, Mistral Small 4 no cabe en 24 GB — hay que trasladar una parte a la CPU, Qwen 3 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Small 4 o Qwen 3 32B: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Small 4 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, Qwen 3 32B cabe en 19 GB contre 72 GB para su rival — una diferencia de 53 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Mistral Small 4 o Qwen 3 32B para programar?
Mistral Small 4 es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Mistral Small 4 está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Qwen 3 32B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Qwen 3 32B (32B). Más capaz : Mistral Small 4 (119B). 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.