face-à-face · LLM local

Llama 3.1 8B vs Qwen 2.5 7B

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
7B
params Qwen 2.5 7B
Llama
famille A
Qwen
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 8BQwen 2.5 7BÉcart
Q33.9 GB3.4 GB0.5 GB
Q45 GB4.4 GB0.6 GB
Q56.2 GB5.4 GB0.8 GB
Q67.3 GB6.4 GB0.9 GB
Q89 GB7.8 GB1.2 GB
FP1617.9 GB15.7 GB2.2 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 Qwen 2.5 7B en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 4.4 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Llama 3.1 8B et Qwen 2.5 7B sont de taille comparable (8B vs 7B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.

Choisir Llama 3.1 8B

Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.

→ Fiche Llama 3.1 8B
Choisir Qwen 2.5 7B

Excellent en code et multilingue (zh/en), souvent en tête sur les benchs open source 2026.

→ Fiche Qwen 2.5 7B

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