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Llama 3.1 8BvsQwen 2.5 7B

Comparatif complet entre Llama 3.1 8B (8B paramètres, Meta) et Qwen 2.5 7B (7B, 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 3.1 8B Qwen 2.5 7B
Paramètres 8B 7B
Famille Llama Qwen
Auteur Meta Alibaba
Origine US CN
Licence Llama 3 Community Apache 2.0
Contexte 131 072 tokens 131 072 tokens
Sortie

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 3.1 8B Qwen 2.5 7B
Q4_K_M (léger) 6 GB 5 GB
Q5_K_M (équilibre) 7 GB 6 GB
Q8 (quasi-lossless) 10 GB 9 GB
FP16 (qualité max) 18 GB 16 GB
RAM CPU-only 10 GB 8 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 3.1 8B Qwen 2.5 7B
RTX 4090 (24 GB) 80 tok/s · FP16 90 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 30 tok/s · Q8 35 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 10 tok/s · Q8 12 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 30 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16

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
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
RAG / documents longs
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Déploiement léger
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.

Forces et faiblesses

Meta · 8B

Llama 3.1 8B

Référence du open-weight. Contexte 128k, solide partout.

  • Référence du open-weight. Contexte 128k, solide partout.
  • 8B paramètres
  • Licence Llama 3 Community

Installation

ollama run llama3:8b
Alibaba · 7B

Qwen 2.5 7B

Excellent en multilingue et raisonnement. 128k de contexte.

  • Excellent en multilingue et raisonnement. 128k de contexte.
  • 7B paramètres
  • Licence Apache 2.0

Installation

ollama run qwen25:7b

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 3.1 8B ou Qwen 2.5 7B ?

Sur une RTX 4090, Llama 3.1 8B tourne en FP16 (~80 tok/s), Qwen 2.5 7B en FP16 (~90 tok/s). En pur débit, Qwen 2.5 7B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Qwen 2.5 7B tient en 5 GB contre 6 GB pour son rival — un écart de 1 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Llama 3.1 8B est sous Llama 3 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). Qwen 2.5 7B 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 2.5 7B (7B). Plus capable : Llama 3.1 8B (8B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Pour aller plus loin