ツール

直接比較 モデル

2つか3つのモデルを選んでください。同じ基準で並べて比較します。パラメータ数、量子化ごとのVRAM、ライセンス、言語など、選択に重要な項目をすべて比較できます。

モデル A
Mistral 7B Instruct
Mistral AI · 7B
モデル B
Gemma 3 27B
Google · 27B
モデル C
Llama 3.3 70B Instruct
Meta · 70B
A
Mistral 7B Instruct
B
Gemma 3 27B
C
Llama 3.3 70B Instruct
ファミリー
Mistral
Gemma
Llama
開発元
Mistral AI
Google
Meta
開発国
🇫🇷 FR
🇺🇸 US
🇺🇸 US
ライセンス
Apache 2.0
Gemma
Llama 3.3 Community
パラメータ
7B
27B
70B
コンテキスト
33k tokens
128kトークン
128kトークン
VRAM (Q4)
5 GB
16 GB
40 GB
VRAM (Q5)
6 GB
19 GB
48 GB
VRAM(Q8)
9 GB
29 GB
75 GB
VRAM (FP16)
16 GB
54 GB
140 GB
CPU実行時の最小RAM容量
8 GB
28 GB
64 GB
Tok/s (平均)
35 tok/s
13 tok/s
6 tok/s
Tags
chat, general
chat, general, vision, multilingual
chat, general, reasoning
事前作成された比較

対戦は ワンクリック

毎回ツールを設定し直す代わりに、当サイトで作成済みの比較記事をご覧ください。用途別の評価、VRAM、トークン/秒、FAQを掲載しています。

評価のまとめ
最も小さい
Mistral 7B Instruct
フランス発の定番モデル。高速で汎用性が高く、入門用として優れたモデルです。
汎用型
Gemma 3 27B
Gemmaの上位モデル。LMArena Elo 1338 — サイズは15分の1ながら、Llama 3.1 405Bを上回る。
パワフルなモデル
Llama 3.3 70B Instruct
Llama 3.1 405B と同等の品質を、1/6 のサイズで実現。重みはコミュニティライセンスで提供され、HF でのアクセスには承認が必要。