Mixtral 8x7BvsLlama 3.1 70B
Vollständiger Vergleich zwischen Mixtral 8x7B (47 Milliarden Parameter, Mistral AI) und Llama 3.1 70B (70B, Meta). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Parameter | 47B | 70B |
| Familie | Mistral | Llama |
| Autor | Mistral AI | Meta |
| Herkunft | FR | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| Kontext | 32 768 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2023 | Juli 2024 |
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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 26 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 32 GB | 48 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 50 GB | 75 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 94 GB | 140 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 48 GB | 64 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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q5_K_M | ✗ zu groß |
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
Mixtral 8x7B
MoE mit 8 Experten. Hohe Qualität, aber VRAM-hungrig.
- Für seine Größe eine deutlich überdurchschnittliche Qualität
- 32k Kontext
- Apache 2.0, völlig frei nutzbar
- Sehr gut beim Programmieren und bei mehrsprachigen Aufgaben
- 26 GB VRAM in Q4 (wie ein dichtes 47B-Modell)
- 2025 von Qwen 3 und Llama 3.3 überholt
Installation
Llama 3.1 70B
GPT-4 für zu Hause. Nur für leistungsstarke Workstations (mindestens 2×3090).
- Qualitätsmaßstab unter Open-Weight-Modellen
- 128k Kontext
- Sehr gut im logischen Denken
- 40 GB VRAM in Q4 (mindestens 2 × 3090)
- Lizenz mit Einschränkungen für die kommerzielle Nutzung bei >700 Mio. MAU
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Mixtral 8x7B oder Llama 3.1 70B?
Auf einer RTX 4090 passt Mixtral 8x7B nicht in die 24 GB VRAM — ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden. Llama 3.1 70B passt ebenfalls nicht in 24 GB VRAM. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Mixtral 8x7B oder Llama 3.1 70B: Welches ist besser auf Französisch?
Für gehobenes Französisch (Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung) Mixtral 8x7B 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, Mixtral 8x7B passt in 26 GB contre 40 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 14 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Mixtral 8x7B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Llama 3.1 70B steht unter der Lizenz Llama 3 Community – prüfen Sie auch die Bedingungen. Bevorzugen Sie für SaaS Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Mixtral 8x7B (47B). Leistungsfähiger : Llama 3.1 70B (70B). Falls 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.