Mistral Small 3.1 24BvsLlama 3.3 70B Instruct
完整对比： Mistral Small 3.1 24B （24B 参数，Mistral AI）以及 Llama 3.3 70B Instruct （70B，Meta）。各量化方式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、针对各使用场景的评判、许可证及安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| 参数 | 24B | 70B |
| 系列 | Mistral | Llama |
| 作者 | Mistral AI | Meta |
| 来源国 | FR | US |
| 许可证 | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| 上下文 | 128 000 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年3月 | 2024年12月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 14 GB | 40 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 17 GB | 48 GB |
| Q8（近乎无损） | 26 GB | 75 GB |
| FP16（最高质量） | 48 GB | 140 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 24 GB | 64 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Mistral Small 3.1 24B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | ✗ 过于庞大 |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | ✗ 过于庞大 |
各使用场景的结论
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优势与劣势
Mistral Small 3.1 24B
增加了视觉能力的 Small 3。128k 上下文，Apache 2.0 许可。自 2025 年 6 月起被 Small 3.2 取代。
- 24B 模型集成视觉与文本能力
- 128k 上下文
- Apache 2.0
- 推理速度约 150 tok/s
- 要求 Ollama ≥ 0.6.5
- Small 3.2（2025 年 6 月）在原有基础上略有改进
安装
Llama 3.3 70B Instruct
以六分之一的规模达到 Llama 3.1 405B 的质量。权重采用社区许可，HF 访问受限。
- 质量达到 405B 至 1/6 规模
- 128k 上下文
- 推理和编程能力极强
- HF 受限模型（需接受 Meta 条款）
- 带有 >700M MAU 条款的社区许可证
- 无视觉功能
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上运行效果更佳的模型是 Mistral Small 3.1 24B 还是 Llama 3.3 70B Instruct？
在 RTX 4090 上，Mistral Small 3.1 24B 运行时采用 Q5_K_M （约 40 tokens/秒），Llama 3.3 70B Instruct 同样无法装入 24 GB 显存。请参见 配置工具 以测试您的具体 GPU。
Mistral Small 3.1 24B 与 Llama 3.3 70B Instruct：哪个的法语表现更好？
对于正式法语（写作、摘要、翻译）， Mistral Small 3.1 24B 占据优势——使用丰富的法语语料库训练。另一个仍可使用，但适用于要求较低的场景。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Mistral Small 3.1 24B 占用 14 GB，而竞争对手需要 40 GB，相差 26 GB；若目标为 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB 显卡，这一差距具有显著影响。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Mistral Small 3.1 24B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Llama 3.3 70B Instruct 采用 Llama 3.3 Community 许可证——也请核查其条款。对于 SaaS，优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Mistral Small 3.1 24B (24B)。 能力更强 : Llama 3.3 70B Instruct (70B)。若犹豫，可先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。