Qwen 14B vs Llama 3 8B: 로컬에서 어느 쪽이 더 잘 실행됩니까?
빠른 답변
Llama 3 8B는 더 가벼운 모델로, 다운로드 4.7 GB에 6 GB 그래픽카드에 적재되며 더 빠르게 생성합니다. Qwen3 14B는 다운로드 9.3 GB에 약 10~12 GB VRAM이 필요하지만 베이스 모델의 MMLU가 약 14점 더 높습니다(81.1 대 66.6). 12 GB VRAM 환경에서는 Qwen3 14B가 품질 면에서 우위입니다.
- ▸Llama 3 8B: 4.7 GB(ollama run llama3), 컨텍스트 8K, RTX 3060에서 약 25 tok/s
- ▸Qwen3 14B: 9.3 GB(ollama run qwen3:14b), 기본 32K 컨텍스트(YaRN 적용 시 131K), 약 15 tok/s
- ▸작은 그래픽카드에서 128K 컨텍스트가 필요하다면? 현재의 Llama 8B는 Llama 3.1 8B(4.9 GB)입니다
핵심 요점
- ✓Llama 3 8B(다운로드 4.7 GB)는 6 GB VRAM에 적재되며 RTX 3060에서 약 25 tok/s를 제공합니다 — 작은 그래픽카드에서 인터랙티브 속도가 중요할 때 올바른 선택입니다
- ✓Qwen3 14B(다운로드 9.3 GB)는 최소 약 10 GB VRAM이 필요하고 약 15 tok/s로 실행되지만, Qwen이 직접 발표한 비교표에서 베이스 모델의 MMLU는 81.1로 Llama 3 8B의 66.6을 앞섭니다
- ✓실질적인 분기점은 VRAM 12 GB입니다: 8 GB까지는 Llama 3 8B 또는 Qwen3 8B, 12 GB에서는 품질 면에서 Qwen3 14B가 우위입니다
- ✓코드와 수학에서는 격차가 더 큽니다: EvalPlus 72.2 대 44.1, GSM8K 92.5 대 55.3(베이스 모델, Qwen 발표 수치)
- ✓컨텍스트도 다릅니다: Llama 3 8B는 8K로 제한되고, Qwen3 14B는 기본 32K(YaRN 적용 시 131K), Llama 3.1 8B는 128K를 지원합니다
Llama 3 8B는 속도와 VRAM 효율성에서 우위입니다
Llama 3 8B는 Ollama에서 4.7 GB 다운로드이며 RTX 3060 12 GB에서 초당 약 25 토큰을 생성합니다 — VRAM 10 GB 미만 환경에서 기본 선택지입니다. 80억 개의 파라미터는 채팅 및 짧은 코드 세션에 적합한 빠른 인터랙티브 응답으로 이어집니다.
Qwen3 14B는 9.3 GB 다운로드이므로 컨텍스트 캐시 이전에 약 10 GB VRAM이 필요하고, 여유 있게 실행하려면 12 GB가 필요합니다. 동일한 그래픽카드에서 약 15 tok/s를 생성합니다. 처리량 감소는 실시간 대화에서 두드러지지만, 품질이 지연시간보다 중요한 일괄 요약이나 긴 문서 처리에서는 허용할 수 있습니다.
이 속도에서 Llama 3 8B는 200토큰 응답을 약 8초에, Qwen3 14B는 약 13초에 생성합니다. 단일 쿼리에서는 차이가 미미하지만 멀티턴 세션에서는 누적됩니다. tok/s 수치는 RTX 3060 12 GB에서 단일 사용자 기준의 대략적인 추정치이며 PromptQuorum의 벤치마크가 아닙니다 — 직접 측정하려면 ollama run --verbose를 실행하십시오.
| 모델 | Ollama 명령어 | 다운로드 크기 | 기본 컨텍스트 | MMLU(베이스) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3 8B | ollama run llama3 | 4.7 GB | 8K | 66.6 |
| Qwen3 8B | ollama run qwen3:8b | 5.2 GB | 32K(YaRN 적용 시 131K) | 76.9 |
| Qwen3 14B | ollama run qwen3:14b | 9.3 GB | 32K(YaRN 적용 시 131K) | 81.1 |
📍 한 문장으로
Llama 3 8B는 4.7 GB 다운로드에 더 빠르고, Qwen3 14B는 9.3 GB가 필요하지만 MMLU가 약 14점 더 높습니다(81.1 대 66.6, 베이스 모델).
💬 쉽게 설명하면
VRAM이 6~8 GB라면 Llama 3 8B 또는 Qwen3 8B를, 12 GB 이상이라면 더 나은 답변을 위해 Qwen3 14B를 사용하십시오.
VRAM이 충분한 경우 Qwen3 14B가 품질에서 우위입니다
Qwen3 14B Base는 MMLU에서 81.1을 기록하여 Llama 3 8B Base의 66.6을 약 14점 앞서며, 이 차이는 다단계 추론, 인스트럭션 준수, 구조화된 출력 일관성에서 나타납니다. 이 수치는 Qwen 자체 기술 보고서의 베이스 모델 값으로, 동일한 파이프라인으로 평가되었습니다. 제조사 발표 수치이며 Instruct 버전은 다를 수 있습니다.
코드와 수학에서는 격차가 더 커집니다. 같은 표에서 Qwen3 14B Base는 EvalPlus 72.2(Llama 3 8B는 44.1), GSM8K 92.5(55.3)를 기록합니다. Qwen3 8B는 그 중간(MMLU 76.9, EvalPlus 67.7)이므로, Qwen 8B와 14B 사이에서 고민한다면 14B는 4.1 GB를 더 다운로드하는 대가로 MMLU 약 4점을 더 얻습니다.
버전 확인: Llama 3 8B의 컨텍스트는 8K로 제한됩니다. 현재의 Llama 8B는 128K 컨텍스트를 지원하는 Llama 3.1 8B(4.9 GB)입니다. Qwen3 14B는 기본 32K 컨텍스트이며 YaRN 스케일링으로 131K까지 지원합니다. Meta에는 14B Llama가 없고, Ollama의 Qwen3.5에는 9B(6.6~7.6 GB, 256K 컨텍스트)는 있지만 14B는 없으므로 14B급에서는 여전히 Qwen3 14B가 선택지입니다.
8 GB VRAM 이하: Llama 3 8B(4.7 GB) 또는 Qwen3 8B(5.2 GB). 10~12 GB VRAM: Qwen3 14B가 분기점에서 적재됩니다. 16 GB 이상: 두 모델 모두 긴 컨텍스트로 실행됩니다. 코드 특화 선택지와 벤치마크 표는 코딩을 위한 최고의 14B 모델 비교를 참조하십시오.
| 벤치마크(베이스 모델) | Llama 3 8B | Qwen3 8B | Qwen3 14B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 66.6 | 76.9 | 81.1 |
| MMLU-Pro | 35.4 | 56.7 | 61.0 |
| GSM8K(수학) | 55.3 | 89.8 | 92.5 |
| MATH | 20.5 | 60.8 | 62.0 |
| EvalPlus(코드) | 44.1 | 67.7 | 72.2 |
관련 자료
출처
- ▸Qwen3 Technical Report (arXiv 2505.09388), Tables 5–6 -- arxiv.org/abs/2505.09388
- ▸Qwen3-14B model card (Hugging Face) -- huggingface.co/Qwen/Qwen3-14B
- ▸Ollama: qwen3 -- ollama.com/library/qwen3
- ▸Ollama: llama3 -- ollama.com/library/llama3
- ▸Ollama: llama3.1 -- ollama.com/library/llama3.1
- ▸Ollama: qwen3.5 -- ollama.com/library/qwen3.5
- ▸Meta Llama 3 8B model card (Hugging Face) -- huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B