Llama · 3B
Llama 3.2 3B
- Total paramètres3B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Llama 3.2 3B vs Phi-3.5 Mini 3.8B
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.
3B
params Llama 3.2 3B
3.8B
params Phi-3.5 Mini 3.8B
Llama
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Phi · 3.8B
Phi-3.5 Mini 3.8B
- Total paramètres3.8B
- Contexte max128k 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 3.2 3B | Phi-3.5 Mini 3.8B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 1.5 GB | 1.9 GB | 0.4 GB |
| Q4 | 1.9 GB | 2.4 GB | 0.5 GB |
| Q5 | 2.3 GB | 2.9 GB | 0.6 GB |
| Q6 | 2.7 GB | 3.5 GB | 0.8 GB |
| Q8 | 3.4 GB | 4.3 GB | 0.9 GB |
| FP16 | 6.7 GB | 8.5 GB | 1.8 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour Llama 3.2 3B en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650Pour Phi-3.5 Mini 3.8B en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.4 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Llama 3.2 3B et Phi-3.5 Mini 3.8B sont de taille comparable (3B vs 3.8B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.
Choisir Llama 3.2 3B
Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.
→ Fiche Llama 3.2 3BChoisir Phi-3.5 Mini 3.8B
Microsoft. Petit format mais champion en raisonnement vs sa taille, idéal pour rig modeste.
→ Fiche Phi-3.5 Mini 3.8BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.