Mistral Small 24B vs Qwen 3 14B vs Llama 3.3 8B: 로컬에서 무엇을 실행할까?

VRAM 요구 사항: 어느 카드가 어느 모델을 실행하는가

이 세 가지 모델 중에서의 선택은 기본적으로 VRAM에 관한 결정입니다. Q4_K_M 양자화 기준: Llama 3.3 8B는 4.9 GB, Qwen 3 14B는 9.3 GB, Mistral Small 3.1 24B는 14.4 GB를 사용합니다. 이는 세 가지 GPU 계층에 직접 대응됩니다: 6~8 GB 카드(Llama 3.3 8B만 가능), 10~12 GB 카드(Qwen 3 14B), 16 GB 이상 카드(Mistral Small 24B).

RTX 4090에서 Q4_K_M 기준 속도: Llama 3.3 8B는 약 45 tok/s, Qwen 3 14B는 ~28 tok/s, Mistral Small 3.1 24B는 ~20 tok/s입니다. RTX 3060 12 GB에서는 Llama 3.3 8B와 Qwen 3 14B만 탑재 가능합니다 — Mistral Small 24B는 CPU RAM으로의 스필을 방지하려면 최소 16 GB 카드가 필요합니다.

벤치마크 차이는 중요합니다: Mistral Small 24B의 MMLU 81%는 Llama 3.3 8B보다 14점, Qwen 3 14B보다 6점 높습니다. 복잡한 다단계 추론 및 지시 이행 작업에서 이 격차는 실제로 체감됩니다.

품질 대 VRAM: 각 모델이 유리한 상황

Llama 3.3 8B는 VRAM 효율성에서 우위를 보입니다. Q4_K_M 기준 4.9 GB로 이 그룹에서 4k 토큰 컨텍스트 윈도우를 위한 여유 공간과 함께 6 GB 카드에 탑재되는 유일한 모델입니다. MMLU 66.6%를 달성하며 빠른 대화형 응답(RTX 4090에서 ~45 tok/s)을 제공합니다. 채팅, 빠른 코딩 쿼리, 제한된 하드웨어에서의 일상적인 사용에 적합한 선택입니다.

Qwen 3 14B는 12 GB VRAM에서 최적입니다. MMLU 74.8%로 추론 및 코딩에서 Llama 3.3 8B를 크게 상회하며 가장 일반적인 프로슈머 GPU 계층에 탑재됩니다. Qwen Coder 14B 변형(동일 크기, 코드 최적화)은 HumanEval에서 약 78%를 달성합니다. 주요 용도가 코딩이고 12 GB 카드를 보유하고 있다면 Qwen 3 14B가 정답입니다.

Mistral Small 3.1 24B는 VRAM이 허용할 때 품질에서 우위를 보입니다. MMLU 81%와 강력한 다국어 성능으로 16 GB 카드의 최선 선택입니다. 14B급 모델보다 장문 추론, 구조화된 출력 작업, 복잡한 지시 이행을 더 안정적으로 처리합니다. RTX 4090 24 GB에서는 Q5_K_M으로 더욱 향상된 품질을 얻을 수 있습니다.

14B급 직접 비교는 코딩 벤치마크 세부 내용이 포함된 Qwen 14B vs Llama 8B 비교를 참조하십시오.

관련 가이드

• ▸Qwen 14B vs Llama 8B 비교
• ▸12 GB VRAM 최적 코딩 LLM
• ▸로컬 LLM에 필요한 VRAM 용량
• ▸로컬 LLM 최적 GPU 가이드