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Qwen 3 8BvsLlama 3.1 8B

Comparatif complet entre Qwen 3 8B (8B paramètres, Alibaba) et Llama 3.1 8B (8B, 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 8B Llama 3.1 8B
Paramètres 8B 8B
Famille Qwen Llama
Auteur Alibaba Meta
Origine CN US
Licence Apache 2.0 Llama 3 Community
Contexte 131 072 tokens 131 072 tokens
Sortie 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 8B Llama 3.1 8B
Q4_K_M (léger) 5 GB 6 GB
Q5_K_M (équilibre) 6 GB 7 GB
Q8 (quasi-lossless) 9 GB 10 GB
FP16 (qualité max) 16 GB 18 GB
RAM CPU-only 10 GB 10 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 8B Llama 3.1 8B
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 80 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 30 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 10 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 tok/s · FP16 30 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.
Raisonnement / maths
Qwen 3 8B l'emporte. Modèle à raisonnement explicite (chain-of-thought), meilleur sur problèmes maths/logique.
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

Alibaba · 8B

Qwen 3 8B

Mode hybride thinking/fast. 119 langues, 32k natif (131k via YaRN).

  • Mode thinking toggleable
  • 119 langues
  • 131k ctx (avec YaRN)
  • Apache 2.0
  • Thinking mode verbeux
  • Moins mature que Qwen 2.5 en écosystème

Installation

ollama run qwen3:8b
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

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen 3 8B ou Llama 3.1 8B ?

Sur une RTX 4090, Qwen 3 8B tourne en FP16 (~90 tok/s), Llama 3.1 8B en FP16 (~80 tok/s). En pur débit, Qwen 3 8B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Qwen 3 8B 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 ?

Qwen 3 8B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Llama 3.1 8B est sous Llama 3 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 8B (8B). Plus capable : Qwen 3 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.

Pour aller plus loin