Qwen 14B مقابل Llama 3 8B: أيهما يعمل بشكل أفضل محليًا؟
إجابة سريعة
يتسع Llama 3 8B في 6 GB من VRAM وهو أسرع. يحتاج Qwen 3 14B إلى 10 GB أو أكثر، لكنه يحقق نتائج أعلى في المعايير. مع 12 GB VRAM يفوز Qwen 14B في الجودة.
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M: 6 GB VRAM، ~25 tok/s على RTX 3060
- ▸Qwen 3 14B Q4_K_M: 10 GB VRAM، ~15 tok/s على RTX 3060
- ▸Qwen 14B يقدم جودة أعلى؛ Llama 8B أسرع
تحديث: ٢٠ يونيو ٢٠٢٦
النقاط الرئيسية
- ✓Llama 3 8B Q4_K_M يحتاج فقط 6 GB VRAM ويوفر ~25 tok/s على RTX 3060 — الاختيار الصحيح للسرعة التفاعلية
- ✓Qwen 3 14B Q4_K_M يحتاج 10 GB VRAM ويعمل بـ ~15 tok/s — لكنه يتفوق بـ 8–10 نقاط في MMLU ومعايير الاستدلال
- ✓نقطة التقاطع في VRAM هي 12 GB: دونها Llama 8B هو الخيار الوحيد؛ عندها يفوز Qwen 14B في الجودة
- ✓في مهام البرمجة يتوسع الفارق لصالح Qwen 14B — تضيف المتغيرات Qwen Coder ميزةً إضافية في معايير الكود
Llama 3 8B يفوز في السرعة واستهلاك VRAM
يستخدم Llama 3 8B بكميّة Q4_K_M حجمًا يبلغ 6 GB من VRAM ويعمل بـ ~25 رمزًا في الثانية على RTX 3060 12 GB — الاختيار الافتراضي لأي إعداد يقل عن 10 GB VRAM. تترجم 8B مليار معامل إلى استجابات سريعة تفاعلية، طبيعية للدردشة وجلسات الكود القصيرة.
يحتاج Qwen 3 14B بكميّة Q4_K_M تقريبًا 10 GB VRAM وينتج ~15 tok/s على نفس البطاقة. الأداء الأقل ملحوظ في المحادثات الفورية، لكنه مقبول للتلخيص الدفعي أو معالجة المستندات الطويلة حيث الجودة أهم من الكمون.
يعني فارق السرعة (25 مقابل 15 tok/s) أن Llama 3 8B يولّد استجابة من 200 رمز في حوالي 8 ثوانٍ، بينما يستغرق Qwen 3 14B حوالي 13 ثانية. في الاستعلامات ذات الدور الواحد يكون الفارق أصغر؛ وفي جلسات الدردشة متعددة الأدوار يتراكم.
| حالة الاستخدام | الفائز | السبب |
|---|---|---|
| البرمجة والاستدلال | Qwen 3 14B | عدد المعاملات الأكبر يحسّن المنطق متعدد الخطوات |
| الدردشة والتعليمات | Llama 3 8B | محسَّن للاستجابات التفاعلية السريعة |
| متعدد اللغات | تعادل | كلاهما قوي في اللغات الأوروبية وشرق آسيا |
| ذاكرة RAM محدودة (≤8 GB) | Llama 3 8B | يتسع في 6 GB؛ Qwen 14B يحتاج 10 GB |
| سياق طويل (16K+) | Qwen 3 14B | استرجاع أفضل عند أطوال السياق الممتدة |
Qwen 3 14B يفوز في الجودة حين تسمح VRAM
يحقق Qwen 3 14B 74.8% في MMLU مقابل 66.6% لـ Llama 3 8B — فارق 8 نقاط يتجلى في استدلال متعدد الخطوات وإتباع التعليمات واتساق المخرجات المنظمة بشكل ملحوظ أفضل. يكون الفارق واضحًا بصفة خاصة في المهام التي تستلزم الاحتفاظ بالسياق وتطبيقه عبر فقرات متعددة.
إذا كان استخدامك الرئيسي هو إكمال الكود، يتسع فارق الجودة أكثر. يحقق Qwen 3 Coder 14B (المتغير المُحسَّن للكود من نفس القاعدة) 78.4% في HumanEval. يبلغ Llama 3 8B العام حوالي 55% في نفس المعيار — فارق 23 نقطة في مهام البرمجة.
≤8 GB VRAM: يتسع Llama 3 8B Q4_K_M مع هامش ~2 GB — Qwen 14B ليس خيارًا. 10–12 GB VRAM: يتسع Qwen 3 14B Q4_K_M عند نقطة التحوّل. 16+ GB VRAM: أي من النموذجين يعمل؛ يصبح Qwen 3 14B Q5 عمليًا.
للاطلاع على تحليل معمّق لأداء نماذج البرمجة مع جداول المعايير، راجع مقارنة أفضل نماذج 14B للبرمجة.