Qwen 14B対Llama 3 8B：ローカルでどちらが優れているか？
クイック回答
Llama 3 8Bは6 GB VRAMに収まり高速に動作します。Qwen 2.5 14Bは10 GB以上が必要ですがベンチマークスコアが高いです。12 GB VRAMがあればQwen 14Bが品質で勝ります。
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M：6 GB VRAM、RTX 3060で~25 tok/s
- ▸Qwen 2.5 14B Q4_K_M：10 GB VRAM、RTX 3060で~15 tok/s
- ▸Qwen 14Bは品質が高く、Llama 8Bは高速
更新: 2026-05
Model Comparisons
重要なポイント
- ✓Llama 3 8B Q4_K_Mは6 GB VRAMのみ必要でRTX 3060上で~25 tok/sを提供 — 対話的な速度を求める際の正しい選択
- ✓Qwen 2.5 14B Q4_K_Mは10 GB VRAMが必要で~15 tok/sで動作 — ただしMMLUと推論ベンチマークで8〜10ポイント高得点
- ✓VRAMの分岐点は12 GB：それ以下ではLlama 8Bのみが選択肢。12 GBではQwen 14Bが品質で勝る
- ✓コーディングタスクでは差がさらに広がりQwen 14Bに有利 — Qwen Coderバリアントはコードベンチマークで追加の優位性を持つ
Llama 3 8Bは速度とVRAM使用量で勝る
Q4_K_M量子化のLlama 3 8BはRTX 3060 12 GBで6 GB VRAMを使用し毎秒約25トークンで動作 — 10 GB VRAM未満のシステムのデフォルト選択肢です。 80億パラメータにより、チャットや短いコードセッションに自然に感じられる素早い対話的な応答が実現します。
Q4_K_MのQwen 2.5 14Bは同じカードで約10 GB VRAMが必要で~15 tok/sを生成します。低いスループットはリアルタイム会話では目立ちますが、レイテンシより品質が重要なバッチ要約や長文書処理には許容できます。
速度差（25対15 tok/s）により、Llama 3 8Bは200トークンの回答を約8秒で生成し、Qwen 2.5 14Bは約13秒かかります。単発クエリではこの差は小さいですが、複数ターンのチャットセッションでは積み重なります。
| モデル | VRAM (Q4_K_M) | 速度 (RTX 3060) | MMLUスコア |
|---|
| Llama 3 8B | 6 GB | ~25 tok/s | 66.6% |
| Qwen 2.5 14B | 10 GB | ~15 tok/s | 74.8% |
VRAMが許せばQwen 2.5 14Bが品質で勝る
Qwen 2.5 14BはMMLUで74.8%に対してLlama 3 8Bは66.6% — 8ポイントの差が、多段階推論、指示への従い方、構造化出力の一貫性で明確に現れます。 複数段落にまたがるコンテキストの保持と適用が必要なタスクで差が特に顕著です。
コード補完ではさらに品質の差が広がります。Qwen 2.5 Coder 14B（同じベースのコード最適化バリアント）はHumanEvalで78.4%を記録します。Llama 3 8Bの汎用版は同じベンチマークで約55% — コーディングタスクで23ポイントの差です。
8 GB以下 VRAM：Llama 3 8B Q4_K_Mは~2 GBの余裕で収まります — Qwen 14Bは選択肢ではありません。10–12 GB VRAM：Qwen 2.5 14B Q4_K_Mが転換点で収まります。16+ GB VRAM：いずれのモデルも動作します；Qwen 2.5 14B Q5が実用的になります。
ベンチマーク表を含むコーディングモデルのパフォーマンスの詳細な分析については、コーディング用最適14Bモデルの比較をご覧ください。
Qwen 14B対Llama 8Bに関するよくある質問
Qwen 2.5 14Bは6 GB VRAMのGPUで動作しますか？▾
動作しません。Q4_K_MのQwen 2.5 14Bには約10 GB VRAMが必要です。6 GBカードではQ2_K量子化に下げる必要があり、品質が大幅に低下します。6 GB VRAMにはLlama 3 8Bが適切なモデルです。
Qwen 2.5 14BとLlama 3 8Bはコーディングにどちらがよいですか？▾
Qwen 2.5 14Bはコーディングに大幅に優れています。Qwen Coder 14B（コード最適化バリアント）はHumanEvalで78.4%に対してLlama 3 8Bは約55%です。VRAMがQwenの実行を妨げる場合のみLlama 3 8Bをコーディングに使用してください。
Qwen 2.5 14BはLlama 3 8Bより長いコンテキストをサポートしていますか？▾
Qwen 2.5 14Bはネイティブで128kのコンテキストウィンドウをサポートします。Llama 3 8Bはデフォルトで8kをサポートしますが、RoPE拡張バリアントは品質をいくらか低下させながら128kに達することができます。長文書タスクでは、パラメータ数が多いこと以前にQwen 2.5 14Bが明確な優位性を持ちます。
コンテキスト長はチャットのモデル選択に影響しますか？▾
はい。典型的なシングルターンまたは短い複数ターンのチャット（4k トークン未満）では、両方のモデルが適切です — VRAMに基づいて選択します。長い会話またはドキュメント中心のセッションでは、Qwen 2.5 14Bのネイティブ128kコンテキストウィンドウはLlama 3 8Bのデフォルト8k制限に対して有意な利点です。
