Qwen 14B vs Llama 3 8B : lequel tourne mieux en local ?
Réponse rapide
Llama 3 8B tient en 6 Go de VRAM et tourne plus vite. Qwen 3 14B nécessite 10+ Go mais obtient de meilleurs scores sur les benchmarks. Avec 12 Go de VRAM, Qwen 14B gagne en qualité.
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M : 6 Go de VRAM, ~25 tok/s sur RTX 3060
- ▸Qwen 3 14B Q4_K_M : 10 Go de VRAM, ~15 tok/s sur RTX 3060
- ▸Qwen 14B offre une meilleure qualité ; Llama 8B est plus rapide
Mis à jour : 2026-05
Points clés
- ✓Llama 3 8B Q4_K_M ne nécessite que 6 Go de VRAM et délivre ~25 tok/s sur RTX 3060 — le bon choix pour une vitesse interactive
- ✓Qwen 3 14B Q4_K_M nécessite 10 Go de VRAM et tourne à ~15 tok/s — mais obtient 8 à 10 points de plus sur MMLU et les benchmarks de raisonnement
- ✓Le seuil VRAM est à 12 Go : en dessous, Llama 8B est la seule option ; à 12 Go, Qwen 14B gagne en qualité
- ✓Pour les tâches de coding, l'écart s'élargit encore en faveur de Qwen 14B — les variantes Qwen Coder ajoutent un avantage supplémentaire sur les benchmarks de code
Llama 3 8B gagne en vitesse et en empreinte VRAM
Llama 3 8B en quantification Q4_K_M utilise 6 Go de VRAM et tourne à ~25 tokens par seconde sur une RTX 3060 12 Go — ce qui en fait le choix par défaut pour tout système disposant de moins de 10 Go de VRAM. Ses 8 milliards de paramètres se traduisent par des réponses rapides et interactives, naturelles pour le chat et les sessions de code courtes.
Qwen 3 14B en Q4_K_M nécessite environ 10 Go de VRAM et produit ~15 tok/s sur la même carte. Le débit inférieur est perceptible en conversation en temps réel, mais acceptable pour la synthèse par lots ou le traitement de longs documents où la qualité prime sur la latence.
La différence de vitesse (25 vs 15 tok/s) signifie que Llama 3 8B génère une réponse de 200 tokens en environ 8 secondes, contre 13 secondes pour Qwen 3 14B. Pour les requêtes uniques, cet écart est mineur ; il s'accumule sur les sessions de chat multi-tours.
| Modèle | VRAM (Q4_K_M) | Vitesse (RTX 3060) | Score MMLU |
|---|---|---|---|
| Llama 3 8B | 6 Go | ~25 tok/s | 66,6 % |
| Qwen 3 14B | 10 Go | ~15 tok/s | 74,8 % |
Qwen 3 14B gagne en qualité quand le VRAM le permet
Qwen 3 14B obtient 74,8 % sur MMLU contre 66,6 % pour Llama 3 8B — un écart de 8 points qui se traduit par un raisonnement multi-étapes, un suivi d'instructions et une cohérence des sorties structurées nettement meilleurs. La différence est particulièrement visible sur les tâches nécessitant de retenir et d'appliquer le contexte sur plusieurs paragraphes.
Pour la complétion de code, l'écart de qualité se creuse encore davantage. Qwen 3 Coder 14B (la variante optimisée pour le code de la même base) obtient 78,4 % sur HumanEval. Llama 3 8B générique atteint environ 55 % sur le même benchmark — soit 23 points d'écart sur les tâches de coding.
≤8 Go VRAM : Llama 3 8B Q4_K_M s'ajuste avec ~2 Go de marge — Qwen 14B n'est pas une option. 10–12 Go VRAM : Qwen 3 14B Q4_K_M s'ajuste au point critique. 16+ Go VRAM : l'un ou l'autre fonctionne ; Qwen 3 14B Q5 devient pratique.
Pour une analyse approfondie des performances des modèles de coding, incluant des tableaux de benchmarks, consultez la comparaison meilleurs modèles 14B pour le coding.