EuroLLM 22B と Mistral Small 24B：欧州のソブリンモデル

比較する EuroLLMとMistral Smallの比較、これは欧州のデジタル主権に対する非常に異なる二つのビジョンを比較検討することです。一方は EU の 24 の公用語をカバーするために設計された学術・産業コンソーシアムから生まれたもので、もう一方はパリのスタートアップによって開発され、そのモデルがオープンウェイトの世界的な基準となったものです。これら 2 つの 220億から240億パラメータのモデルは、同じ使用場面、すなわち PC またはコンパクトな推論サーバーでのローカルデプロイメントをターゲットにしていますが、トレーニングの優先事項は根本的に異なります。この記事では、量子化ごとの VRAM 仕様、パブリックベンチマークでのスコア、ライセンス、具体的な使用例を比較し、最適な選択を行うお手伝いをします。

起源と野心：二つのヨーロッパの軌跡

EuroLLM 22B はEuroLLMプロジェクトの最終成果であり、UnbabelおよびInstituto de Telecomunicaçõesが核を担う連携による consortium によって実施されたもので、欧州政府の支援のもとで進められています。プロジェクトの明確な目的は、 EuroLLMコンソーシアムのarXiv投稿 : ポーランド語、ハンガリー語、ルーマニア語などのリソースが限られたヨーロッパ諸言語を、フランス語、ドイツ語、スペイン語を犠牲にすることなく公平に処理できる多言語モデルを訓練すること。22Bバージョンは、17億パラメータおよび90億パラメータの初期バージョンと比べてモデル規模が拡大しています。

Mistral Small 24B (aussi référencé comme Mistral Small 3.1) は Mistral AI によって開発されたもので、2023年にパリで設立されたスタートアップです。そのアプローチは異なり、パラメータあたりの効率を最大化するために、丁寧に最適化された密度型アーキテクチャを採用し、広範なコンテキストウィンドウと、多言語的な公式ポジショニングよりも一般化された性能を重視しています。 Mistral AIの公式ドキュメント では、128,000トークンのコンテキストと、Apache 2.0ライセンスの全面的な適用が明記されています。

これら2つの経路は、quelllm.frでインデックス付けされたフランス語圏のエコシステムにおいて、次のようなモデルとともに共存しています。 Mistral Large 3 675B または Mixtral 8x22B Instruct より大きなスケールのニーズに応えるためには。

技術仕様：VRAM、コンテキスト長および量子化

多くの場合、最初に決める必要があるのはハードウェアです。以下に、両モデルそれぞれの量子化レベル別の推定値を示します。

EuroLLM 22B — VRAMの推定値

Mistral Small 24B — VRAMの推定値

20億パラメータの差は、実用上は軽微です。実際の差は、各プロジェクトのトークナイザ、学習データ、最適化目標に起因します。

各量子化レベルが推論品質に与える実際の影響を理解するための quelllm.fr の量子化ガイド では、測定可能なトレードオフを詳しく説明しています。

ベンチマーク：性能比較

公開されているベンチマークでは、部分的な比較が可能です。執筆時点では、EuroLLM 22Bの複数のスコアについて、コミュニティによる取りまとめがまだ進行中でした。以下の数値は推定値であり、公式リポジトリで確認する必要があります。

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

HumanEval (コード生成)

マルチ言語ベンチマーク（EuroLLMの構造的利点）

EuroLLM 22Bの存在意義が最も明確になるのは、多言語評価です。FLORES+（機械翻訳）、MMLUの各言語版、あるいは言語資源の少ないEUの言語（ポーランド語、ルーマニア語、ハンガリー語、ギリシャ語）に特化したベンチマークで、EuroLLMはMistral Small 24Bを含む同規模の汎用モデルを上回るように訓練されています。

AIME および数学的推論

どちらも高度な推論を主眼に置いたモデルではありません。数学に特化していない22〜24BモデルのAIME性能は、MoEアーキテクチャと比べると控えめです。比較対象の一例が Qwen 3 235B-A22B で、全235Bのうち22Bのパラメータを有効にします。

ライセンス：業務利用で異なる点

性能を検討する前に、ライセンスが決め手になることもよくあります。

EuroLLM 22B ：このプロジェクトの以前のバージョンでは、Apache 2.0またはCC-BY 4.0が採用されていました。22B版については、公式リポジトリで確認する必要があります。通常、帰属表示を条件に、ロイヤリティなしでの商用利用が想定されていました。

Mistral Small 24B : オープンウェイトで配布されています Apache 2.0最も緩やかな大規模オープンウェイトライセンスです。変更、再配布、商業利用：すべてが制限なく、報酬なしで許可されています。これは、同様の規制が適用されるものと同様です。 Mistral Medium 3.5 128B。これにより、企業での導入判断がしやすくなります。

ヨーロッパの法的制約（RGPD、データの主権）に従うチーム向けに、両モデルはデータを第三者サービスに送信せず、オンプレミスでの厳格な展開が可能になります。

具体的なユースケース

EuroLLM 22Bをいつ選ぶべきですか？

  1. 機関向け多言語アプリケーション : EUの10以上の言語でのカスタマーサポート、公式文書の翻訳、議会や行政向けのアシスタント
  2. 低リソース言語を優先 ：ポーランド語、チェコ語、ルーマニア語、ハンガリー語 — 汎用モデルが苦手とするこれらの言語に特化して、EuroLLMは訓練されています。
  3. 研究プロジェクトまたはEUからの資金調達 ：欧州のデジタル主権に関する取り組みとの整合性により、資金申請書類で技術選択の理由を説明しやすくなります
  4. 機密データに関する制限 ：EU域外のベンダーに依存しないオンプレミス展開

Mistral Small 24Bをいつ選ぶべきですか？

  1. フランス語での汎用タスク ：文章作成、要約、抽出、分類 — Mistralは特別な設定なしでフランス語の処理に優れた性能を発揮します
  2. コードおよび技術的なタスク ：HumanEval およびプログラミングタスクで明確な優位性
  3. 最大128kトークンの長いコンテキスト : ドキュメントの分析、知識ベース、RAGパイプライン
  4. 単一 GPU でのセルフホスティングデプロイ ：パラメータあたりの効率と広いコンテキストウィンドウにより、RTX 4090を搭載したローカル推論サーバーに適したモデルです
  5. エコシステムと統合 ：llama.cppとの互換性、ネイティブの関数呼び出し機能、Mistralのドキュメントにより、既存のパイプラインへの統合がよりスムーズになります

Le quelllm.frのモデル選定ツール GPUおよびターゲット言語に基づいてモデルをフィルタリングできるため、選択をより精緻にできます。

オープンウェイトエコシステムにおける位置づけ

220億〜240億パラメータのEuroLLM 22BとMistral Small 24Bは、特定の規模帯に位置します。8 GBのVRAMに収まる7B〜13Bのモデルより大きい一方、複数のハイエンドGPUを必要とするMoEアーキテクチャや超大型の密なモデルよりは大幅に小さいです。

以下のようなモデルが含まれます DeepSeek R1 671B または Llama 4 Maverick 400B 複雑なタスクではこれら2つを上回りますが、Q4で200〜400 GBのVRAMを備えたインフラストラクチャが必要です。RTX 4090 24 GBでは、EuroLLM 22BとMistral Small 24BがQ4_K_Mで滑らかな推論を実現する現実的な候補です。

すでにマルチGPU構成を備え、より強力なMistralモデルを求めているチームにとって、 Mistral Small 4 (119B) は、Q4で72 GBのVRAMを必要とする、ラインアップの次の段階に位置するモデルです。

FAQ

Q：EuroLLM 22Bは、Mistral Small 24Bよりもフランス語でのパフォーマンスが優れているでしょうか？

必ずしもそうとは限りません。Mistral Small 24Bは、幅広い内容の学習データによってフランス語に非常によく対応しています。EuroLLM 22Bが付加価値を発揮するのは、フランス語やスペイン語よりも、ポーランド語、ハンガリー語、ルーマニア語といった、データ内での比重が小さい欧州言語です。フランス語やスペイン語では、Mistralがすでに特別な工夫をせずとも競争力を持っています。

Q：これらの2つのモデルを動かすための最小VRAMは？

Q4_K_M量子化では、必要なVRAMの推定量はEuroLLM 22Bが13〜14 GB、Mistral Small 24Bが14〜15 GBです。RTX 4080 16 GBなら両方を余裕を持って動かせます。RTX 4090 24 GBならQ5_K_Mにも余裕があります。12 GB未満ではQ3量子化も選択肢になりますが、品質ははっきり分かるほど低下します。

Q：EuroLLM 22Bのライセンスは商業利用を許可していますか？

EuroLLMプロジェクトの以前のバージョンには、商用利用を認めるApache 2.0またはCC-BY 4.0が採用されていました。22Bバージョンのライセンスについては、商用環境に導入する前に公式リポジトリで確認する必要があります。一方、Mistral Small 24Bは明確にApache 2.0で公開されており、商用利用に関する制限は一切ありません。

Q：Mistral Small 24B は関数呼び出しをサポートしていますか？

はい。Mistral Small 24B (3.1)は、Mistral形式のfunction callingをネイティブにサポートしており、公式SDKでも詳しく説明されています。学術分野での多言語対応を重視するEuroLLM 22Bは、function callingを優先事項とはしていません。22B版のツール使用能力については、確認が必要です。

Q：自前でホストする場合のGGUFファイルはどこで入手できますか？

GGUFファイルのMistral Small 24Bは以下の通りで入手可能です。 HuggingFace では、適切にメンテナンスされているコミュニティのリポジトリを通じて入手できます。より新しいEuroLLM 22Bについては、コンソーシアムの公式リポジトリとコミュニティによる成果を確認してください。利用可能なバージョンによっては、手動での変換が必要な場合があります。

Q：EuroLLM 22BはMistral Small 4と比べてどうですか？

Mistral Small 4 (119B) は別のカテゴリに属します：119Bのパラメータ数に対し、比較対象の22–24B、Q4では72 GBのVRAMが必要です。ほぼすべてのタスクで比較対象の2つのモデルを上回りますが、はるかに大規模なGPUインフラストラクチャを必要とします。EuroLLM 22BとMistral Small 24Bは、一般消費者向けの単一GPUでのセルフホスティングにおいて現実的な選択肢です。

結論

比較 EuroLLMとMistral Smallの比較 2つのツールは競合というより補完的であることが明らかになりました: Mistral Small 24B は汎用タスク、コード、単一GPUでのセルフホスティングにおける長いコンテキストに最適であり、一方 EuroLLM 22B は、データが少ない言語におけるヨーロッパ多言語カバレッジという具体的な制度的ニーズに応えます。選択は主にターゲット言語とハードウェア制約に依存します。にインデックス付けられた249のモデルをご覧ください。 quelllm.fr カタログ または、以下の方法を使用してください 構成ツール で、お使いのGPUや用途に適したモデルを見つけてください。

LLMをローカルで実行するためのハードウェア

これらのモデルを快適にローカルで実行するには、 RTX 5070 Ti は優れたコストパフォーマンスを備えています。価格を比較してください：

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記事の公開および更新日 著者： Mohamed Meguedmi · データソース： /api/models.json · コンテンツのライセンス： CC BY 4.0.

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