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 | Juillet 2024 | Septembre 2024 |
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.
Forces et faiblesses
Llama 3.1 8B
Référence du open-weight. Contexte 128k, solide partout.
- 128k contexte
- Excellent rapport qualité/taille
- Très bon en code et instructions
- Licence Meta <700M MAU
- Dépassé par Qwen 3 8B sur la plupart des benchmarks
- Pas de vision
Installation
Qwen 2.5 7B
Excellent en multilingue et raisonnement. 128k de contexte.
- 128k contexte
- Meilleur 7B de son époque
- Apache 2.0
- Très fort en multilingue et code
- Dépassé par Qwen 3 8B en 2025
- Moins bon que Qwen2.5-Coder en code spécialisé
Installation
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.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.