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Mistral Large 3 675BvsLlama 3.3 70B Instruct

Comparativo completo entre Mistral Large 3 675B (675B de parâmetros, Mistral AI) e Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM necessária por quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.

Em resumo

Característica Mistral Large 3 675B Llama 3.3 70B Instruct
Parâmetros 675B 70B
Família Mistral Llama
Autor Mistral AI Meta
Origem FR US
Licença Apache 2.0 Llama 3.3 Community
Contexto 256 000 tokens 128 000 tokens
Data de lançamento dezembro de 2025 dezembro de 2024

Uso de memória

VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.

Quantização Mistral Large 3 675B Llama 3.3 70B Instruct
Q4_K_M (leve) 405 GB 40 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 485 GB 48 GB
Q8 (quase sem perdas) 720 GB 75 GB
FP16 (qualidade máxima) 1350 GB 140 GB
RAM para execução somente na CPU 480 GB 64 GB

Velocidade estimada (tokens/segundo)

Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.

GPU de referência Mistral Large 3 675B Llama 3.3 70B Instruct
RTX 4090 (24 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
RTX 4080 (16 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais

Veredito por caso de uso

Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.

Chat geral
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Francês formal
Mistral Large 3 675B vence. Treinado com um corpus denso em francês, melhor em construções idiomáticas.
Raciocínio / matemática
Llama 3.3 70B Instruct vence. Modelo de raciocínio explícito (chain-of-thought), melhor em problemas de matemática/lógica.
Visão / imagem
Mistral Large 3 675B vence. Suporta nativamente entradas de imagem.
RAG / documentos longos
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Agentes e uso de ferramentas
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
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Pontos fortes e fracos

Mistral AI · 675B

Mistral Large 3 675B

MoE 675B/41B ativos + codificador de visão 2,5B, Apache 2.0. 2º entre os modelos OSS sem raciocínio na LMArena. Treinado em 3000 H200.

  • Referência de ponta em francês
  • Apache 2.0
  • #2 OSS non-reasoning LMArena
  • Multimodal
  • 405 GB em Q4 — servidor B200/H200 necessário

Instalação

# HuggingFace: mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
Meta · 70B

Llama 3.3 70B Instruct

Qualidade do Llama 3.1 405B com 1/6 do tamanho. Pesos sob licença comunitária, acesso restrito no HF.

  • Qualidade de um modelo de 405B com 1/6 do tamanho
  • 128k ctx
  • Muito forte em raciocínio e código
  • HF gated (aceitar os termos da Meta)
  • Licença comunitária com cláusula >700M MAU
  • Sem visão

Instalação

ollama run llama3.3:70b

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Mistral Large 3 675B ou Llama 3.3 70B Instruct?

Em uma RTX 4090, Mistral Large 3 675B não cabe em 24 GB — é necessário transferir parte do modelo para execução na CPU; Llama 3.3 70B Instruct também não cabe em 24 GB. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Mistral Large 3 675B ou Llama 3.3 70B Instruct: qual é o melhor em francês?

Para francês formal (redação, resumo, tradução), Mistral Large 3 675B leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.

Qual consome menos VRAM?

Em Q4_K_M, Llama 3.3 70B Instruct cabe em 40 GB em comparação com 405 GB para seu concorrente — uma diferença de 365 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti de 8 GB.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Mistral Large 3 675B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Llama 3.3 70B Instruct está sob a licença Llama 3.3 Community — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.

Qual escolher em 2026?

Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Llama 3.3 70B Instruct (70B). Mais capaz: Mistral Large 3 675B (675B). Se você estiver em dúvida, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.

Alternativas a considerar

Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.

Para se aprofundar