Qwen 14B vs. Llama 3 8B: Welches läuft lokal besser?
Schnelle Antwort
Llama 3 8B passt in 6 GB VRAM und läuft schneller. Qwen 3 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 3 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
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 3 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 3 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 3 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 3 14B | 10 GB | ~15 tok/s | 74,8 % |
Qwen 3 14B gewinnt bei Qualität, wenn VRAM ausreicht
Qwen 3 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 3 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 3 14B Q4_K_M passt am Wendepunkt. 16+ GB VRAM: beide Modelle funktionieren; Qwen 3 14B Q5 wird praktikabel.
Einen detaillierteren Blick auf die Coding-Modell-Performance einschließlich Benchmark-Tabellen finden Sie im Vergleich beste 14B-Modelle für Coding.