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 2.5 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 2.5 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
Model Comparisons
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 2.5 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 2.5 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 2.5 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 2.5 14B
10 Go
~15 tok/s
74,8 %
Qwen 2.5 14B gagne en qualité quand le VRAM le permet
Qwen 2.5 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 2.5 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 2.5 14B Q4_K_M s'ajuste au point critique. 16+ Go VRAM : l'un ou l'autre fonctionne ; Qwen 2.5 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.
Réponses rapides sur Qwen 14B vs Llama 8B
Qwen 2.5 14B peut-il fonctionner sur un GPU avec 6 Go de VRAM ?▾
Non. Qwen 2.5 14B en Q4_K_M nécessite environ 10 Go de VRAM. Sur une carte 6 Go, vous devriez descendre à la quantification Q2_K, ce qui entraîne une dégradation significative de la qualité. Llama 3 8B est le modèle approprié pour 6 Go de VRAM.
Qwen 2.5 14B ou Llama 3 8B est-il meilleur pour le coding ?▾
Qwen 2.5 14B est nettement meilleur pour le coding. Qwen Coder 14B (la variante optimisée pour le code) obtient 78,4 % sur HumanEval contre ~55 % pour Llama 3 8B. Utilisez Llama 3 8B pour le coding uniquement quand le VRAM empêche de faire tourner Qwen.
Qwen 2.5 14B supporte-t-il un contexte plus long que Llama 3 8B ?▾
Qwen 2.5 14B supporte nativement une fenêtre de contexte de 128k. Llama 3 8B supporte 8k par défaut, bien que des variantes étendues par RoPE puissent atteindre 128k avec une légère perte de qualité. Pour les tâches sur longs documents, Qwen 2.5 14B a un avantage clair même avant de tenir compte de son plus grand nombre de paramètres.
La longueur du contexte affecte-t-elle le choix du modèle pour le chat ?▾
Oui. Pour le chat typique en single-turn ou courtes sessions multi-tour (moins de 4k tokens), les deux modèles conviennent — choisissez en fonction du VRAM. Pour les conversations longues ou les sessions axées sur les documents, la fenêtre de contexte native de 128k de Qwen 2.5 14B est un avantage significatif par rapport à la limite de 8k standard de Llama 3 8B.
