Mistral Small 24B vs. Qwen 2.5 14B vs. Llama 3.1 8B: Welches lokal ausführen?
Schnelle Antwort
Wählen Sie nach VRAM: Llama 3.1 8B (4,9 GB), Qwen 2.5 14B (9,3 GB), Mistral Small 3.1 24B (14,4 GB). Qwen 14B gewinnt bei 12 GB VRAM. Mistral Small 24B gewinnt ab 16 GB bei Reasoning-Aufgaben.
- ▸Llama 3.1 8B Q4_K_M: 4,9 GB VRAM, ~45 tok/s auf RTX 4090, MMLU 66,6 % — beste Wahl für 6–8 GB Karten
- ▸Qwen 2.5 14B Q4_K_M: 9,3 GB VRAM, ~28 tok/s, MMLU 74,8 % — optimaler Punkt für 12 GB Karten
- ▸Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M: 14,4 GB VRAM, ~20 tok/s, MMLU ~81 % — nur für Karten mit 16 GB+
Aktualisiert: 2026-05
Model Comparisons
Wichtigste Punkte
- ✓Llama 3.1 8B in Q4_K_M verwendet 4,9 GB VRAM und läuft auf RTX 4090 mit ~45 tok/s — das einzige tragfähige Modell dieser Gruppe für 6 GB Karten
- ✓Qwen 2.5 14B in Q4_K_M verwendet 9,3 GB und erzielt 74,8 % MMLU — der optimale Punkt für 12 GB Karten wie RTX 3060 12 GB oder RTX 4060 Ti 16 GB
- ✓Mistral Small 3.1 24B in Q4_K_M verwendet 14,4 GB und erreicht ~81 % MMLU — nur auf 16 GB Karten machbar (RTX 4080, RTX 3090, RTX 4090)
- ✓Für Coding auf 12 GB: Qwen 2.5 Coder 14B. Für mehrsprachiges Reasoning auf 16 GB+: Mistral Small 3.1 24B. Unter 10 GB: Llama 3.1 8B.
VRAM-Anforderungen: Welche Karte führt welches Modell aus
Die Wahl zwischen diesen drei Modellen ist primär eine VRAM-Entscheidung. Bei Q4_K_M-Quantisierung: Llama 3.1 8B verwendet 4,9 GB, Qwen 2.5 14B 9,3 GB und Mistral Small 3.1 24B 14,4 GB. Dies ordnet sich direkt drei GPU-Tiers zu: 6–8 GB Karten (nur Llama 3.1 8B), 10–12 GB Karten (Qwen 2.5 14B) und 16+ GB Karten (Mistral Small 24B).
Geschwindigkeit auf RTX 4090 bei Q4_K_M: Llama 3.1 8B läuft bei etwa 45 tok/s, Qwen 2.5 14B bei ~28 tok/s und Mistral Small 3.1 24B bei ~20 tok/s. Auf einer RTX 3060 12 GB passen nur Llama 3.1 8B und Qwen 2.5 14B — Mistral Small 24B benötigt mindestens eine 16 GB Karte, um kein CPU-RAM zu belegen.
Der Benchmark-Abstand ist bedeutsam: Mistral Small 24Bs 81 % MMLU liegt 14 Punkte über Llama 3.1 8B und 6 Punkte über Qwen 2.5 14B. Bei komplexen mehrstufigen Reasoning- und Instruktionsbefolgungsaufgaben ist diese Lücke in der Praxis spürbar.
| Modell | VRAM (Q4_K_M) | Geschwindigkeit (RTX 4090) | MMLU | Mindest-GPU |
|---|
| Llama 3.1 8B | 4,9 GB | ~45 tok/s | 66,6 % | RTX 3060 6 GB |
| Qwen 2.5 14B | 9,3 GB | ~28 tok/s | 74,8 % | RTX 3060 12 GB |
| Mistral Small 3.1 24B | 14,4 GB | ~20 tok/s | ~81 % | RTX 4080 16 GB |
Qualität vs. VRAM: Wann jedes Modell gewinnt
Llama 3.1 8B gewinnt bei VRAM-Effizienz. Mit 4,9 GB Q4_K_M ist es das einzige Modell dieser Gruppe, das auf eine 6 GB Karte passt und dabei noch Puffer für ein 4k-Token-Kontextfenster lässt. Es erzielt 66,6 % auf MMLU und liefert schnelle interaktive Antworten (~45 tok/s auf RTX 4090). Für Chat, schnelle Coding-Anfragen und den täglichen Einsatz auf eingeschränkter Hardware ist es die richtige Wahl.
Qwen 2.5 14B gewinnt bei 12 GB VRAM. Mit 74,8 % MMLU liegt es deutlich über Llama 3.1 8B bei Reasoning und Coding — und passt in den verbreitetsten Prosumer-GPU-Tier. Die Qwen Coder 14B-Variante (gleiche Größe, code-optimiert) erzielt etwa 78 % auf HumanEval. Bei primärem Coding-Einsatz und 12 GB Karte ist Qwen 2.5 14B die Antwort.
Mistral Small 3.1 24B gewinnt bei Qualität, wenn VRAM ausreicht. Mit 81 % MMLU und starker Mehrsprachleistung ist es die Top-Wahl für 16 GB Karten. Es bewältigt Long-Form-Reasoning, strukturierte Ausgabeaufgaben und komplexe Instruktionssets zuverlässiger als 14B-Klasse-Modelle. Auf einer RTX 4090 24 GB passt es bei Q5_K_M für noch bessere Qualität.
Für einen direkten 14B-Klasse-Vergleich siehe den Qwen 14B vs. Llama 8B-Vergleich, der Coding-Benchmark-Details enthält.
Schnelle Antworten: Mistral Small 24B vs. Qwen 14B vs. Llama 8B
Kann Mistral Small 24B auf einer RTX 3060 12 GB laufen?▾
Nein. Mistral Small 3.1 24B bei Q4_K_M benötigt 14,4 GB VRAM und übersteigt damit die RTX 3060 12 GB. Ein Wechsel zu Q2_K reduziert den Bedarf auf etwa 7,6 GB, verursacht jedoch erheblichen Qualitätsverlust. Für die RTX 3060 12 GB ist Qwen 2.5 14B Q4_K_M (9,3 GB) die richtige Wahl — sie lässt 2,7 GB Puffer für den Kontext.
Ist Mistral Small 24B besser als Qwen 2.5 14B für Coding?▾
Für allgemeines Coding hat Mistral Small 24B aufgrund seiner größeren Größe einen leichten Vorsprung. Jedoch ist Qwen 2.5 Coder 14B (die code-optimierte Qwen-Variante) auf HumanEval mit Mistral Small 24B konkurrenzfähig und passt in 12 GB VRAM. Wenn Ihr Budget eine 16 GB Karte vorsieht und Sie Reasoning und Coding benötigen, gewinnt Mistral Small 24B. Bei 12 GB ist Qwen Coder 14B der bessere Kompromiss.
Welches Modell sollte ich auf einer 16 GB GPU wie der RTX 4080 verwenden?▾
Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M mit 14,4 GB passt mit 1,6 GB Puffer — ausreichend für ein 2k-Kontextfenster. Es übertrifft Qwen 2.5 14B bei Reasoning-Benchmarks. Alternativ passt Qwen 2.5 32B bei Q3_K_M in etwa 13,5 GB und konkurriert mit Mistral Small 24B bei Coding-Aufgaben bei mehr Parametern.
Wie unterscheidet sich Llama 3.1 8B von Llama 3.2?▾
Llama 3.2 8B wurde nicht veröffentlicht — die 3.2-Serie führte nur 1B, 3B und multimodale 11B/90B-Varianten ein. Llama 3.1 8B bleibt das Standard-8B-Llama-Referenzmodell. Für rein textbasierten Einsatz bei 6–8 GB VRAM ist Llama 3.1 8B die aktuell empfohlene Wahl in dieser Größenklasse.
