Mistral Small 24B vs. Qwen 3 14B vs. Llama 3.3 8B: Welches lokal ausführen?
Schnelle Antwort
Wählen Sie nach VRAM: Llama 3.3 8B (4,9 GB), Qwen 3 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 3.3 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 3 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
Wichtigste Punkte
- ✓Llama 3.3 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 3 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 3 Coder 14B. Für mehrsprachiges Reasoning auf 16 GB+: Mistral Small 3.1 24B. Unter 10 GB: Llama 3.3 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 3.3 8B verwendet 4,9 GB, Qwen 3 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 3.3 8B), 10–12 GB Karten (Qwen 3 14B) und 16+ GB Karten (Mistral Small 24B).
Geschwindigkeit auf RTX 4090 bei Q4_K_M: Llama 3.3 8B läuft bei etwa 45 tok/s, Qwen 3 14B bei ~28 tok/s und Mistral Small 3.1 24B bei ~20 tok/s. Auf einer RTX 3060 12 GB passen nur Llama 3.3 8B und Qwen 3 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 3.3 8B und 6 Punkte über Qwen 3 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 3.3 8B | 4,9 GB | ~45 tok/s | 66,6 % | RTX 3060 6 GB |
| Qwen 3 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 3.3 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 3 14B gewinnt bei 12 GB VRAM. Mit 74,8 % MMLU liegt es deutlich über Llama 3.3 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 3 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.