Llama 3.1 8B
- Total paramètres8B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
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.
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).
| Quant | Llama 3.1 8B | Llama 3.2 3B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 3.9 GB | 1.5 GB | 2.4 GB |
| Q4 | 5 GB | 1.9 GB | 3.1 GB |
| Q5 | 6.2 GB | 2.3 GB | 3.9 GB |
| Q6 | 7.3 GB | 2.7 GB | 4.6 GB |
| Q8 | 9 GB | 3.4 GB | 5.6 GB |
| FP16 | 17.9 GB | 6.7 GB | 11.2 GB |
6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GB4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650Llama 3.1 8B est 2.7× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 5 GB de VRAM contre 2 GB.
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Llama 3.1 8BTu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Llama 3.2 3BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.