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Accueil Comparateur Qwen 3 235B-A22B vs Llama 4 Maverick 400B

Qwen 3 235B-A22BvsLlama 4 Maverick 400B

Comparatif complet entre Qwen 3 235B-A22B (235B paramètres, Alibaba) et Llama 4 Maverick 400B (400B, Meta). 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 Qwen 3 235B-A22B Llama 4 Maverick 400B
Paramètres 235B 400B
Famille Qwen Llama
Auteur Alibaba Meta
Origine CN US
Licence Apache 2.0 Llama 4 Community
Contexte 131 072 tokens 1 000 000 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 Qwen 3 235B-A22B Llama 4 Maverick 400B
Q4_K_M (léger) 142 GB 240 GB
Q5_K_M (équilibre) 170 GB 285 GB
Q8 (quasi-lossless) 250 GB 425 GB
FP16 (qualité max) 470 GB 800 GB
RAM CPU-only 160 GB 280 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 Qwen 3 235B-A22B Llama 4 Maverick 400B
RTX 4090 (24 GB) ✗ trop lourd ✗ trop lourd
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 ✗ trop lourd

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.
Raisonnement / maths
Qwen 3 235B-A22B l'emporte. Modèle à raisonnement explicite (chain-of-thought), meilleur sur problèmes maths/logique.
Vision / image
Llama 4 Maverick 400B l'emporte. Supporte nativement les entrées image.
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.

Forces et faiblesses

Alibaba · 235B

Qwen 3 235B-A22B

MoE 235B/22B actifs (128 experts, 8 actifs). AIME 2024 85.7, LiveCodeBench 70.7.

  • Meilleur MoE open à l'époque
  • Actifs 22B → rapide pour sa taille
  • AIME 2024 85.7
  • 142 GB en Q4 minimum
  • Déploiement multi-GPU ou Mac Studio obligatoire

Installation

ollama run qwen3:235b
Meta · 400B

Llama 4 Maverick 400B

MoE 400B/17B actifs (128 experts), multimodal natif. LMArena 1417. 245 Go à télécharger.

  • LMArena 1417
  • MMLU-Pro 80
  • 1M ctx
  • Multimodal
  • 245 Go de download
  • HF gated
  • Clause >700M MAU

Installation

ollama run llama4:maverick

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen 3 235B-A22B ou Llama 4 Maverick 400B ?

Sur une RTX 4090, Qwen 3 235B-A22B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 4 Maverick 400B ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Qwen 3 235B-A22B tient en 142 GB contre 240 GB pour son rival — un écart de 98 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Qwen 3 235B-A22B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Llama 4 Maverick 400B est sous Llama 4 Community — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 3 235B-A22B (235B). Plus capable : Llama 4 Maverick 400B (400B). 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