Mistral Small 3.1 24BvsGemma 3 27B
Vollständiger Vergleich zwischen Mistral Small 3.1 24B (24 Milliarden Parameter, Mistral AI) und Gemma 3 27B (27B, Google). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Mistral Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Parameter | 24B | 27B |
| Familie | Mistral | Gemma |
| Autor | Mistral AI | |
| Herkunft | FR | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | Gemma |
| Kontext | 128 000 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | März 2025 | März 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Mistral Small 3.1 24B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 14 GB | 16 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 17 GB | 19 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 26 GB | 29 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 48 GB | 54 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 24 GB | 28 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | 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) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 Tok/s · Q8 | 13 Tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Mistral Small 3.1 24B
Small 3, um Vision erweitert. 128k ctx, Apache 2.0. Seit Juni 2025 durch Small 3.2 ersetzt.
- Vision + Text in einem 24B-Modell
- 128k ctx
- Apache 2.0
- ~150 Tok/s bei der Inferenz
- Erfordert Ollama ≥ 0.6.5
- Small 3.2 (Juni 2025) verbessert es leicht
Installation
Gemma 3 27B
Gemma-High-End. LMArena Elo 1338 – schlägt Llama 3.1 405B bei 15× kleinerer Größe.
- LMArena Elo 1338: schlägt Llama 3.1 405B mit 15× geringerem Umfang
- Multimodal
- 128k ctx
- Gemma-Lizenz
- Kein Thinking-Modus
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Mistral Small 3.1 24B oder Gemma 3 27B?
Auf einer RTX 4090 läuft Mistral Small 3.1 24B in Q5_K_M (~40 tok/s), Gemma 3 27B in Q5_K_M (~32 Tok/s). Beim reinen Durchsatz Mistral Small 3.1 24B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Mistral Small 3.1 24B oder Gemma 3 27B: Welches ist besser auf Französisch?
Für gehobenes Französisch (Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung) Mistral Small 3.1 24B hat die Nase vorn – mit einem reichhaltigen französischsprachigen Korpus trainiert. Das andere Modell bleibt nutzbar, allerdings für weniger anspruchsvolle Anwendungen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Mistral Small 3.1 24B passt in 14 GB contre 16 GB für seinen Rivalen — eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Mistral Small 3.1 24B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Gemma 3 27B steht unter der Gemma-Lizenz – prüfen Sie auch die Bedingungen. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Mistral Small 3.1 24B (24B). Leistungsfähiger : Gemma 3 27B (27B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.