Mistral Small 24B vs Qwen3 14B vs Llama 3.1 8B: 로컬에서 무엇을 실행할까?

업데이트: 2026년 10월 17일

언어 선택:

🇺🇸en 🇩🇪de 🇫🇷fr 🇯🇵ja 🇨🇳zh 🇪🇸es 🇧🇷pt 🇸🇦ar 🇰🇷ko

빠른 답변

VRAM으로 선택하십시오: Llama 3.1 8B(4.9 GB), Qwen3 14B(9.3 GB), Mistral Small 24B(14 GB). 제조사 발표 베이스 모델 수치에서 Qwen3 14B와 Mistral Small 24B의 MMLU 차이는 0.5점 이내(81.1 대 80.7)이므로, 12 GB 카드에서 Qwen3 14B를 실행해도 잃는 것이 적습니다. Mistral Small 24B는 16 GB 카드가 필요합니다.

▸Llama 3.1 8B Q4_K_M: 4.9 GB VRAM, RTX 4090에서 ~45 tok/s, MMLU 66.7% — 6~8 GB 카드에 최적
▸Qwen3 14B Q4_K_M: 9.3 GB VRAM, ~28 tok/s, MMLU 81.1% — 12 GB 카드의 최적 선택
▸Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M: 14 GB VRAM, ~20 tok/s, MMLU 80.7% — 16 GB 이상 카드 전용

Model Comparisons

핵심 요점

✓Llama 3.1 8B Q4_K_M은 VRAM 4.9 GB를 사용하며 RTX 4090에서 ~45 tok/s로 실행됩니다 — 6 GB 카드에서 이 그룹 내 유일하게 실행 가능한 모델입니다.
✓Qwen3 14B Q4_K_M은 9.3 GB를 사용하며 MMLU 81.1%를 달성합니다 — RTX 3060 12 GB 또는 RTX 4060 Ti 16 GB 등 12 GB 카드의 최적 선택입니다.
✓Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M은 14 GB를 사용하며 MMLU 80.7%에 도달합니다 — 16 GB 카드(RTX 4080, RTX 3090, RTX 4090)에서만 실행 가능합니다.
✓12 GB라면 Qwen3 14B를, 코딩에는 Qwen2.5-Coder 14B 같은 코드 특화 14B를 사용하십시오. 16 GB 이상이라면 더 큰 모델 선택지로 Mistral Small 24B가 있습니다. 10 GB 미만: Llama 3.1 8B.
✓세 모델 모두 Ollama에서 도구 호출 지원이 표시됩니다. Qwen3 14B는 전환 가능한 사고 모드를 갖추었고, Mistral Small 3.2는 함수 호출 템플릿을 개선했으며, Llama 3.1 8B는 단순한 단일 도구 호출에 가장 가벼운 선택입니다.

VRAM 요구 사항: 어느 카드가 어느 모델을 실행하는가

이 세 가지 모델 중에서의 선택은 기본적으로 VRAM에 관한 결정입니다. Q4_K_M 양자화 기준: Llama 3.1 8B는 4.9 GB, Qwen3 14B는 9.3 GB, Mistral Small 3.1 24B는 14 GB를 사용합니다. 이는 세 가지 GPU 계층에 직접 대응됩니다: 6~8 GB 카드(Llama 3.1 8B만 가능), 10~12 GB 카드(Qwen3 14B), 16 GB 이상 카드(Mistral Small 24B).

RTX 4090에서 Q4_K_M 기준 속도: Llama 3.1 8B는 약 45 tok/s, Qwen3 14B는 ~28 tok/s, Mistral Small 3.1 24B는 ~20 tok/s입니다. RTX 3060 12 GB에서는 Llama 3.1 8B와 Qwen3 14B만 탑재 가능합니다 — Mistral Small 24B는 CPU RAM으로의 스필을 방지하려면 최소 16 GB 카드가 필요합니다. 이 tok/s 수치는 단일 사용자 기준의 대략적인 추정치이며 PromptQuorum의 벤치마크가 아닙니다.

MMLU 격차는 VRAM 격차보다 작습니다. 제조사 발표 베이스 모델 수치에서 Qwen3 14B는 81.1, Mistral Small 24B는 80.7로, 둘 다 Llama 3.1 8B의 66.7보다 약 14점 높습니다. 수치는 서로 다른 모델 카드와 평가 설정에서 나왔으므로 0.4점 차이는 동률로 보아야 합니다.

모델	VRAM (Q4_K_M)	속도 (RTX 4090)	MMLU	최소 GPU
Llama 3.1 8B	4.9 GB	~45 tok/s	66.7%	RTX 3060 6 GB
Qwen3 14B	9.3 GB	~28 tok/s	81.1%	RTX 3060 12 GB
Mistral Small 3.1 24B	14 GB	~20 tok/s	80.7%	RTX 4080 16 GB

📍 한 문장으로

Q4_K_M 양자화 기준으로 Llama 3.1 8B는 4.9 GB VRAM, Qwen3 14B는 9.3 GB, Mistral Small 3.1 24B는 14 GB를 사용합니다.

💬 쉽게 설명하면

VRAM 6~8 GB: Llama 3.1 8B만 가능합니다. VRAM 12 GB: Qwen3 14B가 최적입니다. VRAM 16 GB 이상: Mistral Small 24B가 최고 품질을 제공합니다.

품질 대 VRAM: 각 모델이 유리한 상황

Llama 3.1 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 66.7%를 달성하며 빠른 대화형 응답(RTX 4090에서 ~45 tok/s)을 제공합니다. 채팅, 빠른 코딩 쿼리, 제한된 하드웨어에서의 일상적인 사용에 적합한 선택입니다.

Qwen3 14B는 12 GB VRAM에서 우위입니다. 베이스 모델의 MMLU는 81.1로 Llama 3.1 8B의 66.7을 앞서며, 가장 일반적인 프로슈머 GPU 등급에 탑재됩니다. 12 GB 카드에서의 코딩에는 Qwen2.5-Coder 14B 같은 코드 특화 14B가 실용적인 선택입니다. 관련 자료의 14B 코딩 비교를 참조하십시오.

Mistral Small 24B는 16 GB 카드를 위한 더 큰 모델 선택지입니다. 베이스 모델의 MMLU는 80.7로 이 벤치마크에서 Qwen3 14B와 동급이지만, 다운로드는 9.3 GB가 아닌 14 GB입니다. 고려할 이유는 추가된 크기이지 측정된 MMLU 우위가 아니므로, 16 GB 카드를 할당하기 전에 두 모델을 직접 프롬프트로 테스트하십시오. RTX 4090 24 GB에서는 더 높은 비트의 양자화로도 탑재됩니다.

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

도구 호출과 추론: 세 모델 비교

세 모델 모두 Ollama로 구동할 때 도구(함수) 호출을 지원합니다. llama3.1(8b), qwen3(14b 포함), mistral-small의 라이브러리 페이지에 각각 "tools" 태그가 있습니다. 실질적인 차이는 각 모델이 올바른 도구와 인자를 얼마나 안정적으로 고르는지, 그리고 답하기 전에 추론할 수 있는지입니다.

추론. 세 모델 중 사고 모드를 내장한 것은 Qwen3 14B뿐입니다. 기본으로 켜져 있고 답변 전에 추론 블록을 작성하며, /no_think 또는 enable_thinking=False로 끌 수 있습니다. 다단계 문제에는 도움이 되지만 도구 호출마다 토큰과 지연이 늘어나므로 에이전트 루프에서는 사고를 끄고 실행하는 경우가 많습니다. Mistral Small 3.x와 Llama 3.1 8B는 별도의 추론 모드 없이 바로 답합니다.

도구 호출. Mistral Small 3.2(3.1의 2025년 중반 업데이트)는 더 견고한 함수 호출 템플릿을 제공하며, 모델 카드에 따르면 MMLU Pro 69.06%, HumanEval Plus 92.90%(Pass@5)입니다. Ollama의 mistral-small:24b 태그는 Mistral Small 3(14 GB)으로 표기되어 있으므로, 결과를 비교하기 전에 태그가 어떤 버전인지 확인하세요. 제3자가 정리한 Berkeley Function Calling Leaderboard 스냅샷에서 Qwen3-14B(FC)는 41.03, Mistral-Small-2506(FC)는 37.15이며, Llama 3.1 8B의 비교 가능한 항목은 찾지 못했습니다. 수치는 참고용으로만 보세요. 리더보드 버전과 채점은 바뀌며 PromptQuorum이 이 테스트를 직접 수행하지 않았습니다. Llama 3.1 8B는 도구를 지원하고 Ollama에서 세 모델 중 가장 큰 컨텍스트 창(128K, Mistral Small은 32K, Qwen3 14B는 40K)을 갖지만, 8B 파라미터라 다단계 도구 체인에서는 신뢰도가 낮을 가능성이 큽니다.

최신 릴리스. Mistral Small 4(2026)는 119B 파라미터(활성 6B)의 전문가 혼합 모델로 다운로드가 약 242 GB여서 소비자용 GPU 한 장의 직접적인 후속 모델이 아닙니다. Qwen3.5 Small 시리즈(0.8B~9B, 2026)는 9B 모델이 약 6.6 GB로 실행되고 Ollama에서 기본 도구 호출을 지원한다고 보고되었습니다. 14B 크기는 찾지 못했으므로 14B급 선택은 계속 Qwen3 14B입니다. Qwen3.6(2026)은 27B 밀집 모델과 35B-A3B 전문가 혼합 모델로 출시되어 이 페이지가 다루는 12 GB급을 벗어납니다.

출처

▸Qwen3 Technical Report (arXiv 2505.09388), Tables 5 -- arxiv.org/abs/2505.09388
▸Mistral-Small-24B-Base-2501 model card (Hugging Face) -- huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Base-2501
▸Llama-3.1-8B model card (Hugging Face) -- huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B
▸Ollama: mistral-small -- ollama.com/library/mistral-small
▸Ollama: llama3.1 -- ollama.com/library/llama3.1
▸Ollama: qwen3 -- ollama.com/library/qwen3

빠른 답변: Mistral Small 24B vs Qwen 14B vs Llama 8B

Mistral Small 24B를 RTX 3060 12 GB에서 실행할 수 있습니까?▾

아닙니다. Mistral Small 24B의 Q4_K_M은 14 GB 다운로드로 RTX 3060 12 GB를 초과합니다. 그 카드에는 Qwen3 14B Q4_K_M(9.3 GB)이 올바른 선택이며 컨텍스트용으로 약 2.7 GB가 남습니다.

Mistral Small 24B는 코딩에서 Qwen3 14B보다 우수합니까?▾

두 모델을 동일 조건으로 비교한 코딩 벤치마크는 없으므로 더 큰 모델이 더 낫다고 단정하지 마십시오. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct는 Qwen 보고서에서 HumanEval 89.6%(제조사 발표)이며 12 GB VRAM에 탑재되어 실용적인 코딩 선택입니다. 16 GB 카드라면 전환하기 전에 Mistral Small 24B를 직접 작성한 코드로 시험해 보십시오.

RTX 4080과 같은 16 GB GPU에서는 어느 모델을 사용해야 합니까?▾

Mistral Small 24B의 Q4_K_M(14 GB)은 약 2 GB 여유로 탑재되며 소규모 컨텍스트 윈도우에는 충분합니다. MMLU에서는 Qwen3 14B와 동급(80.7 대 81.1, 베이스 모델, 출처 상이)이므로, 선택 이유는 벤치마크 우위가 아니라 더 큰 모델이라는 점입니다.

Llama 3.1 8B와 Llama 3.2는 어떻게 비교됩니까?▾

Llama 3.2 8B는 출시되지 않았습니다 — 3.2 시리즈는 1B, 3B, 멀티모달 11B/90B 변형만 도입했습니다. Llama 3.1 8B는 여전히 표준 8B Llama 참조 모델입니다. 6~8 GB VRAM에서 텍스트 전용 사용을 위해 Llama 3.1 8B는 현재 이 크기 클래스에서 권장되는 선택입니다.

도구 호출에는 Mistral Small 24B, Qwen 14B, Llama 8B 중 무엇이 가장 좋나요?▾

제3자가 정리한 Berkeley Function Calling Leaderboard 스냅샷에서 Qwen3-14B(FC)는 41.03, Mistral-Small-2506(FC)는 37.15이며, Llama 3.1 8B의 비교 가능한 항목은 찾지 못했습니다. Mistral Small 3.2도 함수 호출 템플릿을 개선했습니다. VRAM 12 GB라면 Qwen3 14B, 16 GB 이상이면 더 큰 Mistral Small 24B가 선택지입니다. 세 모델 모두 Ollama에서 도구 지원이 표시되므로 점수를 믿기 전에 직접 만든 도구 스키마로 테스트하세요.

Qwen 2.5 14B와 Qwen3 14B 중 무엇을 써야 하나요?▾

Qwen2.5-Coder가 꼭 필요한 경우가 아니라면 Qwen3 14B입니다. Qwen3 14B는 더 최신 모델이고 전환 가능한 사고 모드가 있으며, 모델 카드는 비사고 모드에서도 수학·코드·상식 추론에서 Qwen2.5-Instruct를 능가한다고 밝힙니다. Q4_K_M에서 9.3 GB이므로 이 페이지의 12 GB VRAM 가이드가 그대로 적용됩니다.

3.1보다 새로운 Mistral Small이 있나요?▾

네. Mistral Small 3.2(2025년 중반)는 같은 24B 크기에서 3.1보다 지시 따르기와 함수 호출이 개선되었고 가중치는 Apache 2.0입니다. Mistral Small 4(2026)는 119B 전문가 혼합 모델로 가중치가 약 242 GB여서 16 GB 카드에는 들어가지 않습니다.

← 프롬프트 요점으로 돌아가기