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 | Qwen 2.5 7B | 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 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.
Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.
→ Fiche Llama 3.1 8BExcellent en code et multilingue (zh/en), souvent en tête sur les benchs open source 2026.
→ Fiche Qwen 2.5 7BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.