Qwen 14B vs Llama 3 8B: ¿cuál funciona mejor en local?
Respuesta rápida
Llama 3 8B cabe en 6 GB de VRAM y es más rápido. Qwen 2.5 14B necesita 10 GB o más, pero obtiene mejores resultados en benchmarks. Con 12 GB de VRAM, Qwen 14B gana en calidad.
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M: 6 GB VRAM, ~25 tok/s en RTX 3060
- ▸Qwen 2.5 14B Q4_K_M: 10 GB VRAM, ~15 tok/s en RTX 3060
- ▸Qwen 14B ofrece mejor calidad; Llama 8B es más rápido
Actualizado: 2026-05
Puntos clave
- ✓Llama 3 8B Q4_K_M solo necesita 6 GB de VRAM y ofrece ~25 tok/s en RTX 3060 — la elección correcta para velocidad interactiva
- ✓Qwen 2.5 14B Q4_K_M necesita 10 GB de VRAM y corre a ~15 tok/s — pero supera 8–10 puntos en MMLU y benchmarks de razonamiento
- ✓El punto de cruce de VRAM es 12 GB: por debajo, Llama 8B es la única opción; con 12 GB, Qwen 14B gana en calidad
- ✓En tareas de coding, la diferencia aumenta a favor de Qwen 14B — las variantes Qwen Coder añaden ventaja adicional en benchmarks de código
Llama 3 8B gana en velocidad y consumo de VRAM
Llama 3 8B con cuantización Q4_K_M usa 6 GB de VRAM y corre a ~25 tokens por segundo en una RTX 3060 12 GB — la elección predeterminada para cualquier equipo con menos de 10 GB de VRAM. Sus 8B parámetros se traducen en respuestas rápidas e interactivas, naturales para chat y sesiones de código cortas.
Qwen 2.5 14B en Q4_K_M necesita aproximadamente 10 GB de VRAM y produce ~15 tok/s en la misma tarjeta. El menor rendimiento es notable en conversaciones en tiempo real, pero aceptable para resúmenes por lotes o procesamiento de documentos largos donde la calidad importa más que la latencia.
La diferencia de velocidad (25 vs 15 tok/s) significa que Llama 3 8B genera una respuesta de 200 tokens en unos 8 segundos, mientras Qwen 2.5 14B tarda unos 13 segundos. En consultas de turno único esta diferencia es menor; en sesiones de chat de múltiples turnos se acumula.
| Caso de uso | Ganador | Por qué |
|---|---|---|
| Coding y razonamiento | Qwen 2.5 14B | Mayor número de parámetros mejora la lógica de múltiples pasos |
| Chat e instrucción | Llama 3 8B | Optimizado para respuestas interactivas rápidas |
| Multilingüe | Empate | Ambos sólidos en idiomas europeos y del este asiático |
| RAM limitada (≤8 GB) | Llama 3 8B | Cabe en 6 GB; Qwen 14B necesita 10 GB |
| Contexto largo (16K+) | Qwen 2.5 14B | Mejor recuperación en contextos extendidos |
Qwen 2.5 14B gana en calidad cuando el VRAM lo permite
Qwen 2.5 14B obtiene 74.8% en MMLU frente al 66.6% de Llama 3 8B — una diferencia de 8 puntos que se refleja en un razonamiento de múltiples pasos, seguimiento de instrucciones y consistencia de salida estructurada notablemente mejores. La diferencia es especialmente visible en tareas que requieren mantener y aplicar contexto a través de múltiples párrafos.
Si tu uso principal es la finalización de código, la diferencia de calidad crece. Qwen 2.5 Coder 14B (la variante optimizada para código de la misma base) obtiene 78.4% en HumanEval. Llama 3 8B genérico alcanza alrededor del 55% en el mismo benchmark — una diferencia de 23 puntos en tareas de coding.
≤8 GB VRAM: Llama 3 8B Q4_K_M cabe con ~2 GB de margen — Qwen 14B no es una opción. 10–12 GB VRAM: Qwen 2.5 14B Q4_K_M cabe en el punto de inflexión. 16+ GB VRAM: cualquiera de los dos funciona; Qwen 2.5 14B Q5 se vuelve práctico.
Para un análisis más profundo del rendimiento en coding con tablas de benchmarks, consulta la comparativa de mejores modelos 14B para coding.