face-à-face · LLM local

Llama 3.1 8B vs Llama 3.2 3B

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

8B
params Llama 3.1 8B
3B
params Llama 3.2 3B
Llama
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantLlama 3.1 8BLlama 3.2 3BÉcart
Q33.9 GB1.5 GB2.4 GB
Q45 GB1.9 GB3.1 GB
Q56.2 GB2.3 GB3.9 GB
Q67.3 GB2.7 GB4.6 GB
Q89 GB3.4 GB5.6 GB
FP1617.9 GB6.7 GB11.2 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Llama 3.1 8B en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
Pour Llama 3.2 3B en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Llama 3.1 8B est 2.7× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 5 GB de VRAM contre 2 GB.

Choisir Llama 3.1 8B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Llama 3.1 8B
Choisir Llama 3.2 3B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Llama 3.2 3B

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