face-à-face · LLM local

Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B

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
72B
params Qwen 2.5 72B
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 3.2 3BQwen 2.5 72BÉcart
Q31.5 GB35.3 GB33.8 GB
Q41.9 GB45.4 GB43.5 GB
Q52.3 GB55.4 GB53.1 GB
Q62.7 GB65.5 GB62.8 GB
Q83.4 GB80.6 GB77.2 GB
FP166.7 GB161.3 GB154.6 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 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Qwen 2.5 72B est 24.0× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 45 GB de VRAM contre 2 GB.

Choisir Llama 3.2 3B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Llama 3.2 3B
Choisir Qwen 2.5 72B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Qwen 2.5 72B

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