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Llama 4 Scout 109BvsQwen 3 30B-A3B

Comparatif complet entre Llama 4 Scout 109B (109B paramètres, Meta) et Qwen 3 30B-A3B (30B, Alibaba). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
Paramètres 109B 30B
Famille Llama Qwen
Auteur Meta Alibaba
Origine US CN
Licence Llama 4 Community Apache 2.0
Contexte 10 000 000 tokens 131 072 tokens
Sortie Avril 2025 Avril 2025

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
Q4_K_M (léger) 65 GB 19 GB
Q5_K_M (équilibre) 78 GB 23 GB
Q8 (quasi-lossless) 117 GB 35 GB
FP16 (qualité max) 218 GB 62 GB
RAM CPU-only 100 GB 32 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
RTX 4090 (24 GB) ✗ trop lourd 100 tok/s · Q5_K_M
RTX 4080 (16 GB) ✗ trop lourd ✗ trop lourd
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ trop lourd ✗ trop lourd
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) ✗ trop lourd 40 tok/s · Q8

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Llama 4 Scout 109B l'emporte. Meilleur rapport capacité / contraintes pour cet usage.
Raisonnement / maths
Qwen 3 30B-A3B l'emporte. Modèle à raisonnement explicite (chain-of-thought), meilleur sur problèmes maths/logique.
Vision / image
Llama 4 Scout 109B l'emporte. Supporte nativement les entrées image.
RAG / documents longs
Llama 4 Scout 109B l'emporte. Fenêtre de contexte plus large (10 000 000 tokens), adaptée aux documents longs.
Agents & tool-use
Llama 4 Scout 109B l'emporte. Meilleur en tool-use et en suivi d'instructions multi-étapes.

Forces et faiblesses

Meta · 109B

Llama 4 Scout 109B

MoE 109B/17B actifs, multimodal natif, contexte 10M. Tient sur une H100. HF gated.

  • Contexte 10M (!)
  • Tient sur H100
  • Vision native
  • HF gated
  • Licence Llama 4 (clause >700M MAU)

Installation

ollama run llama4:scout
Alibaba · 30B

Qwen 3 30B-A3B

MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.

  • Rapide grâce aux 3B actifs
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
  • 19 Go en Q4

Installation

ollama run qwen3:30b-a3b

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 4 Scout 109B ou Qwen 3 30B-A3B ?

Sur une RTX 4090, Llama 4 Scout 109B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Qwen 3 30B-A3B en Q5_K_M (~100 tok/s). Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Qwen 3 30B-A3B tient en 19 GB contre 65 GB pour son rival — un écart de 46 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Llama 4 Scout 109B est sous Llama 4 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). Qwen 3 30B-A3B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 3 30B-A3B (30B). Plus capable : Llama 4 Scout 109B (109B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin