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 | Mistral 7B v0.3 | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 3.9 GB | 3.4 GB | 0.5 GB |
| Q4 | 5 GB | 4.4 GB | 0.6 GB |
| Q5 | 6.2 GB | 5.4 GB | 0.8 GB |
| Q6 | 7.3 GB | 6.4 GB | 0.9 GB |
| Q8 | 9 GB | 7.8 GB | 1.2 GB |
| FP16 | 17.9 GB | 15.7 GB | 2.2 GB |
6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GB6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GBLlama 3.1 8B et Mistral 7B v0.3 sont de taille comparable (8B vs 7B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.
Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.
→ Fiche Llama 3.1 8BSouveraineté FR/EU, qualité GPT-4-class sur le flagship, équipe basée en France.
→ Fiche Mistral 7B v0.3Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.