Mistral Small 3.1 24BvsQwen 3 32B
徹底比較： Mistral Small 3.1 24B （24B パラメータ、Mistral AI）および Qwen 3 32B (32B, Alibaba)。量子化ごとの必要 VRAM、4 台の基準 GPU で測定した処理速度（トークン/秒）、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログのデータから計算されており、ページ間でのコピー＆ペーストはありません。
要約
| 特徴 | Mistral Small 3.1 24B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| パラメータ | 24B | 32B |
| ファミリー | Mistral | Qwen |
| 著者 | Mistral AI | Alibaba |
| 開発国 | FR | CN |
| ライセンス | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 128 000 トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | 2025年3月 | 2025年4月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が 少なく、小規模モデルに有利です。
| 量子化 | Mistral Small 3.1 24B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 14 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 17 GB | 23 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 26 GB | 35 GB |
| FP16（最高品質） | 48 GB | 64 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 24 GB | 32 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Mistral Small 3.1 24B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 15 tok/s · Q4_K_M | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 15 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
Mistral Small 3.1 24B
Small 3 にビジョン機能を追加。128k ctx、Apache 2.0。2025 年6月から Small 3.2 に置き換え。
- ビジョン + テキストを 24B に統合
- 128k ctx
- Apache 2.0
- 推論時 ~150 tok/s
- Ollama ≥ 0.6.5 が必要
- Small 3.2（2025 年 6 月）でわずかに改善
インストール
Qwen 3 32B
デンス型32B、thinkingモード対応。MMLU-Pro 65.5、SuperGPQA 39.8。
- thinkingモードでの優れた推論能力
- 131k ctx
- Apache 2.0
- 純粋な推論では、専用モデル QwQ-32B より劣る
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Mistral Small 3.1 24B と Qwen 3 32B のどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090 では、Mistral Small 3.1 24B は Q5_K_M (~40 tok/s)、Qwen 3 32B は Q5_K_M （約30 tok/s）。純粋なスループットでは、 Mistral Small 3.1 24B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
Mistral Small 3.1 24B または Qwen 3 32B ：フランス語でどちらが優れているでしょうか？
フォーマルなフランス語（執筆、要約、翻訳）には、 Mistral Small 3.1 24B 優位に立ちます。充実したフランス語コーパスで学習しているためです。もう一方も使えますが、要求水準の低い用途に限られます。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Mistral Small 3.1 24B 収まる容量 14 GB に対して 19 GB が競合モデルには必要です — 5 GBの差は、RTX 3060または4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、顕著です。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Mistral Small 3.1 24B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Qwen 3 32B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 ：Mistral Small 3.1 24B (24B)。 より高性能 : Qwen 3 32B (32B)。迷っている場合はこれを起動してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。