Mistral Small 24B vs Qwen 3 14B vs Llama 3.3 8B: ¿cuál ejecutar en local?
Respuesta rápida
Elige según el VRAM: Llama 3.3 8B (4.9 GB), Qwen 3 14B (9.3 GB), Mistral Small 3.1 24B (14.4 GB). Qwen 14B gana con 12 GB de VRAM. Mistral Small 24B gana por encima de 16 GB en tareas de razonamiento.
- ▸Llama 3.3 8B Q4_K_M: 4.9 GB VRAM, ~45 tok/s en RTX 4090, MMLU 66.6% — mejor para tarjetas de 6–8 GB
- ▸Qwen 3 14B Q4_K_M: 9.3 GB VRAM, ~28 tok/s, MMLU 74.8% — punto ideal para tarjetas de 12 GB
- ▸Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M: 14.4 GB VRAM, ~20 tok/s, MMLU ~81% — solo para tarjetas de 16 GB o más
Actualizado: 2 de junio de 2026
Puntos clave
- ✓Llama 3.3 8B en Q4_K_M usa 4.9 GB de VRAM y corre a ~45 tok/s en RTX 4090 — el único modelo viable de este grupo para tarjetas de 6 GB
- ✓Qwen 3 14B en Q4_K_M usa 9.3 GB y obtiene 74.8% MMLU — el punto ideal para tarjetas de 12 GB como la RTX 3060 12 GB o RTX 4060 Ti 16 GB
- ✓Mistral Small 3.1 24B en Q4_K_M usa 14.4 GB y alcanza ~81% MMLU — solo factible en tarjetas de 16 GB (RTX 4080, RTX 3090, RTX 4090)
- ✓Para coding en 12 GB: Qwen 3 Coder 14B. Para razonamiento multilingüe en 16 GB+: Mistral Small 3.1 24B. Por debajo de 10 GB: Llama 3.3 8B.
Requisitos de VRAM: qué tarjeta ejecuta qué modelo
La elección entre estos tres modelos es principalmente una decisión de VRAM. En cuantización Q4_K_M: Llama 3.3 8B usa 4.9 GB, Qwen 3 14B usa 9.3 GB y Mistral Small 3.1 24B usa 14.4 GB. Esto se corresponde directamente con tres niveles de GPU: tarjetas de 6–8 GB (solo Llama 3.3 8B), tarjetas de 10–12 GB (Qwen 3 14B) y tarjetas de 16+ GB (Mistral Small 24B).
Velocidad en RTX 4090 en Q4_K_M: Llama 3.3 8B corre a aproximadamente 45 tok/s, Qwen 3 14B a ~28 tok/s y Mistral Small 3.1 24B a ~20 tok/s. En una RTX 3060 12 GB, solo caben Llama 3.3 8B y Qwen 3 14B — Mistral Small 24B necesita como mínimo una tarjeta de 16 GB para evitar volcar a la RAM de la CPU.
La diferencia en benchmarks es significativa: el 81% MMLU de Mistral Small 24B supera en 14 puntos a Llama 3.3 8B y en 6 puntos a Qwen 3 14B. En tareas complejas de razonamiento multi-paso y seguimiento de instrucciones, esta diferencia es notable en la práctica.
| Modelo | VRAM (Q4_K_M) | Velocidad (RTX 4090) | MMLU | GPU mínima |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Calidad vs VRAM: cuándo gana cada modelo
Llama 3.3 8B gana en eficiencia de VRAM. Con 4.9 GB Q4_K_M es el único modelo de este grupo que cabe en una tarjeta de 6 GB con margen para una ventana de contexto de 4k tokens. Obtiene 66.6% en MMLU y ofrece respuestas interactivas rápidas (~45 tok/s en RTX 4090). Para chat, consultas rápidas de coding y uso diario en hardware limitado, es la elección correcta.
Qwen 3 14B gana con 12 GB de VRAM. Su 74.8% MMLU lo sitúa muy por encima de Llama 3.3 8B en razonamiento y coding — y cabe en el nivel de GPU prosumer más común. La variante Qwen Coder 14B (mismo tamaño, optimizada para código) obtiene aproximadamente 78% en HumanEval. Si tu uso principal es el coding y tienes una tarjeta de 12 GB, Qwen 3 14B es la respuesta.
Mistral Small 3.1 24B gana en calidad cuando el VRAM lo permite. Su 81% MMLU y sólido rendimiento multilingüe lo convierten en la mejor opción para tarjetas de 16 GB. Gestiona razonamiento de forma larga, tareas de salida estructurada y conjuntos de instrucciones complejos de forma más fiable que los modelos de clase 14B. En una RTX 4090 24 GB cabe en Q5_K_M para incluso mejor calidad.
Para una comparativa directa de clase 14B consulta la comparativa Qwen 14B vs Llama 8B, que incluye detalles de benchmarks de coding.