Llama · 8B
Llama 3.1 8B
- Total paramètres8B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Llama 3.1 8B vs Phi-4 14B
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
14B
params Phi-4 14B
Llama
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Phi · 14B
Phi-4 14B
- Total paramètres14B
- Contexte max16k tokens
- FamillePhi
- TypeDense
▲ 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).
| Quant | Llama 3.1 8B | Phi-4 14B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 3.9 GB | 6.9 GB | 3.0 GB |
| Q4 | 5 GB | 8.8 GB | 3.8 GB |
| Q5 | 6.2 GB | 10.8 GB | 4.6 GB |
| Q6 | 7.3 GB | 12.7 GB | 5.4 GB |
| Q8 | 9 GB | 15.7 GB | 6.7 GB |
| FP16 | 17.9 GB | 31.4 GB | 13.5 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 6GBPour Phi-4 14B en Q4
RTX 3080 10GB
10 GB de VRAM — suffisant pour les 8.8 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX 3080 10GB▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Phi-4 14B est 1.8× plus gros que Llama 3.1 8B — plus de connaissances, mais 9 GB de VRAM contre 5 GB.
Choisir Llama 3.1 8B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Llama 3.1 8BChoisir Phi-4 14B
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Phi-4 14BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.