Mixtral 8x7BvsLlama 3.1 70B
徹底比較： Mixtral 8x7B (47Bパラメータ、Mistral AI) および Llama 3.1 70B (70B, Meta)。量子化形式ごとの必要VRAM、基準となる4種類のGPUで測定したトークン/秒、用途ごとの評価、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データから計算されており、ページ間のコピー＆ペーストは行われていません。
要約
| 特徴 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| パラメータ | 47B | 70B |
| ファミリー | Mistral | Llama |
| 著者 | Mistral AI | Meta |
| 開発国 | FR | US |
| ライセンス | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| コンテキスト | 32 768 トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | 2023年12月 | 2024年7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 moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 26 GB | 40 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 32 GB | 48 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 50GB | 75 GB |
| FP16（最高品質） | 94 GB | 140 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 48 GB | 64 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 | Mixtral 8x7B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 12 tok/s · Q5_K_M | ✗ 重すぎる |
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。
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
強みと弱み
Mixtral 8x7B
MoE 8 エキスパート。高品質ですが、VRAM 消費が大きい。
- サイズから想定される水準を大きく上回る品質
- 32kコンテキスト
- Apache 2.0：完全に自由に利用可能
- コードや多言語処理において非常に優れています
- Q4で26GBのVRAM（47Bのデンスモデルと同等）
- 2025年にはQwen 3およびLlama 3.3に後れを取っています
インストール
Llama 3.1 70B
自宅で使えるGPT-4。高性能ワークステーション向け（最低でも3090を2枚）。
- 品質の基準となるオープンウェイトモデル
- 128k コンテキスト
- 論理的推論において非常に優れている
- Q4でVRAM 40 GB（最低でも3090を2枚）
- 月間アクティブユーザー数（MAU）が7億を超える場合、商用利用に制限があるライセンス
インストール
よくある質問
RTX 4090（24GB）でより快適に動くのは、Mixtral 8x7BとLlama 3.1 70Bのどちらですか？
RTX 4090上で、Mixtral 8x7Bは24GBでは動作せず、一部をCPUに転送する必要があります。また、Llama 3.1 70Bも24GBでは動作しません。詳細は以下のページをご確認ください。 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。
Mixtral 8x7BまたはLlama 3.1 70B：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、 Mixtral 8x7B 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、 Mixtral 8x7B 収まる容量 26 GB contre 40 GB 競合モデルとの差は14GBあり、RTX 3060または4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは顕著です。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Mixtral 8x7B 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。 Llama 3.1 70B はLlama 3 Communityライセンスの下で提供されています。こちらの利用条件も確認してください。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 : Mixtral 8x7B (47B)。 より高性能 : Llama 3.1 70B (70B) をご利用ください。迷っている場合は、実行してください。 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。