Qwen 14B vs. Llama 3 8B: Welches läuft lokal besser?

Schnelle Antwort

Llama 3 8B passt in 6 GB VRAM und läuft schneller. Qwen 2.5 14B benötigt 10+ GB, erzielt aber höhere Benchmark-Werte. Mit 12 GB VRAM gewinnt Qwen 14B bei der Qualität.

▸Llama 3 8B Q4_K_M: 6 GB VRAM, ~25 tok/s auf RTX 3060
▸Qwen 2.5 14B Q4_K_M: 10 GB VRAM, ~15 tok/s auf RTX 3060
▸Qwen 14B hat bessere Qualität; Llama 8B ist schneller

Aktualisiert: 2026-05

Model Comparisons

Wichtigste Punkte

✓Llama 3 8B Q4_K_M benötigt nur 6 GB VRAM und liefert ~25 tok/s auf RTX 3060 — die richtige Wahl für interaktive Geschwindigkeit
✓Qwen 2.5 14B Q4_K_M benötigt 10 GB VRAM und läuft mit ~15 tok/s — erzielt aber 8–10 Punkte mehr auf MMLU und Reasoning-Benchmarks
✓Der VRAM-Schwellenwert liegt bei 12 GB: Darunter ist Llama 8B die einzige Option; bei 12 GB gewinnt Qwen 14B bei der Qualität
✓Bei Coding-Aufgaben wächst der Vorsprung von Qwen 14B noch weiter — Qwen-Coder-Varianten bieten zusätzlichen Vorteil auf Code-Benchmarks

Llama 3 8B gewinnt bei Geschwindigkeit und VRAM-Bedarf

Llama 3 8B in der Q4_K_M-Quantisierung verwendet 6 GB VRAM und läuft auf einer RTX 3060 12 GB mit ~25 Tokens pro Sekunde — damit ist es die Standardwahl für jedes System mit weniger als 10 GB VRAM. Die 8B-Parameter-Anzahl übersetzt sich in schnelle, interaktionsfähige Antworten, die sich für Chat und kurze Code-Sitzungen natürlich anfühlen.

Qwen 2.5 14B benötigt bei Q4_K_M etwa 10 GB VRAM und erzeugt auf derselben Karte ~15 tok/s. Der geringere Durchsatz ist bei Echtzeit-Konversationen spürbar, aber akzeptabel für Batch-Zusammenfassungen oder längere Dokumentenverarbeitung, bei der Qualität wichtiger ist als Latenz.

Der Geschwindigkeitsunterschied (25 vs. 15 tok/s) bedeutet, dass Llama 3 8B eine 200-Token-Antwort in etwa 8 Sekunden generiert, während Qwen 2.5 14B etwa 13 Sekunden benötigt. Bei einzelnen Anfragen ist der Unterschied gering; bei mehrteiligen Chat-Sitzungen summiert er sich.

Modell	VRAM (Q4_K_M)	Geschwindigkeit (RTX 3060)	MMLU-Score
Llama 3 8B	6 GB	~25 tok/s	66,6 %
Qwen 2.5 14B	10 GB	~15 tok/s	74,8 %

Qwen 2.5 14B gewinnt bei Qualität, wenn VRAM ausreicht

Qwen 2.5 14B erzielt 74,8 % auf MMLU gegenüber 66,6 % für Llama 3 8B — ein 8-Punkte-Vorsprung, der sich in spürbar besserem mehrstufigen Reasoning, Instruktionsbefolgung und konsistenter strukturierter Ausgabe niederschlägt. Der Unterschied zeigt sich besonders bei Aufgaben, die das Halten und Anwenden von Kontext über mehrere Absätze hinweg erfordern.

Bei Code-Vervollständigung wächst der Qualitätsunterschied noch weiter. Qwen 2.5 Coder 14B (die code-optimierte Variante derselben Basis) erzielt 78,4 % auf HumanEval. Llama 3 8B generic erreicht auf demselben Benchmark etwa 55 % — ein Unterschied von 23 Punkten bei Coding-Aufgaben.

≤8 GB VRAM: Llama 3 8B Q4_K_M passt mit ~2 GB Puffer — Qwen 14B ist keine Option. 10–12 GB VRAM: Qwen 2.5 14B Q4_K_M passt am Wendepunkt. 16+ GB VRAM: beide Modelle funktionieren; Qwen 2.5 14B Q5 wird praktikabel.

Einen detaillierteren Blick auf die Coding-Modell-Performance einschließlich Benchmark-Tabellen finden Sie im Vergleich beste 14B-Modelle für Coding.

Schnelle Antworten zu Qwen 14B vs. Llama 8B

Kann Qwen 2.5 14B auf einer GPU mit 6 GB VRAM laufen?▾

Nein. Qwen 2.5 14B bei Q4_K_M benötigt etwa 10 GB VRAM. Auf einer 6-GB-Karte müssten Sie auf Q2_K-Quantisierung zurückgreifen, was zu erheblichem Qualitätsverlust führt. Llama 3 8B ist das richtige Modell für 6 GB VRAM.

Ist Qwen 2.5 14B oder Llama 3 8B besser für Coding?▾

Qwen 2.5 14B ist für Coding deutlich besser. Qwen Coder 14B (die code-optimierte Variante) erzielt 78,4 % auf HumanEval gegenüber ~55 % für Llama 3 8B. Verwenden Sie Llama 3 8B für Coding nur, wenn VRAM den Betrieb von Qwen verhindert.

Unterstützt Qwen 2.5 14B einen längeren Kontext als Llama 3 8B?▾

Qwen 2.5 14B unterstützt nativ ein 128k-Kontextfenster. Llama 3 8B unterstützt standardmäßig 8k, obwohl RoPE-erweiterte Varianten mit gewissem Qualitätsverlust 128k erreichen können. Bei Aufgaben mit langen Dokumenten hat Qwen 2.5 14B selbst vor Berücksichtigung seiner größeren Parameteranzahl einen klaren Vorteil.

Beeinflusst die Kontextlänge die Modellwahl für Chat?▾

Ja. Bei typischem Single-Turn- oder kurz-mehrstufigem Chat (unter 4k Tokens) sind beide Modelle in Ordnung — wählen Sie basierend auf VRAM. Bei langen Konversationen oder dokumentenzentrierten Sitzungen ist Qwen 2.5 14B's natives 128k-Kontextfenster ein sinnvoller Vorteil gegenüber Llama 3 8B's Standard-8k-Limit.

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