Mistral Small 24B vs Qwen 3 14B vs Llama 3.3 8B: qual rodar localmente?
Resposta rápida
Escolha pelo VRAM: Llama 3.3 8B (4,9 GB), Qwen 3 14B (9,3 GB), Mistral Small 3.1 24B (14,4 GB). Qwen 14B ganha com 12 GB de VRAM. Mistral Small 24B ganha acima de 16 GB em tarefas de raciocínio.
- ▸Llama 3.3 8B Q4_K_M: 4,9 GB de VRAM, ~45 tok/s na RTX 4090, MMLU 66,6% — melhor para placas de 6–8 GB
- ▸Qwen 3 14B Q4_K_M: 9,3 GB de VRAM, ~28 tok/s, MMLU 74,8% — ponto ideal para placas de 12 GB
- ▸Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M: 14,4 GB de VRAM, ~20 tok/s, MMLU ~81% — apenas para placas de 16 GB ou mais
Atualizado: 2 de junho de 2026
Pontos principais
- ✓Llama 3.3 8B em Q4_K_M usa 4,9 GB de VRAM e roda a ~45 tok/s na RTX 4090 — o único modelo viável deste grupo para placas de 6 GB
- ✓Qwen 3 14B em Q4_K_M usa 9,3 GB e pontua 74,8% no MMLU — o ponto ideal para placas de 12 GB como RTX 3060 12 GB ou RTX 4060 Ti 16 GB
- ✓Mistral Small 3.1 24B em Q4_K_M usa 14,4 GB e alcança ~81% no MMLU — viável apenas em placas de 16 GB (RTX 4080, RTX 3090, RTX 4090)
- ✓Para codificação em 12 GB: Qwen 3 Coder 14B. Para raciocínio multilíngue em 16 GB+: Mistral Small 3.1 24B. Abaixo de 10 GB: Llama 3.3 8B.
Requisitos de VRAM: qual placa roda qual modelo
A escolha entre esses três modelos é principalmente uma decisão de VRAM. Em quantização Q4_K_M: Llama 3.3 8B usa 4,9 GB, Qwen 3 14B usa 9,3 GB e Mistral Small 3.1 24B usa 14,4 GB. Isso se corresponde diretamente a três níveis de GPU: placas de 6–8 GB (apenas Llama 3.3 8B), placas de 10–12 GB (Qwen 3 14B) e placas de 16+ GB (Mistral Small 24B).
Velocidade na RTX 4090 em Q4_K_M: Llama 3.3 8B roda a aproximadamente 45 tok/s, Qwen 3 14B a ~28 tok/s e Mistral Small 3.1 24B a ~20 tok/s. Em uma RTX 3060 12 GB, apenas Llama 3.3 8B e Qwen 3 14B cabem — Mistral Small 24B requer no mínimo uma placa de 16 GB para evitar derramamento para a RAM da CPU.
A diferença nos benchmarks é significativa: o MMLU 81% do Mistral Small 24B supera o Llama 3.3 8B em 14 pontos e o Qwen 3 14B em 6 pontos. Em tarefas complexas de raciocínio em várias etapas e seguimento de instruções, essa lacuna é perceptível na prática.
| Modelo | VRAM (Q4_K_M) | Velocidade (RTX 4090) | MMLU | GPU mínima |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 8B | 4,9 GB | ~45 tok/s | 66,6% | RTX 3060 6 GB |
| Qwen 3 14B | 9,3 GB | ~28 tok/s | 74,8% | RTX 3060 12 GB |
| Mistral Small 3.1 24B | 14,4 GB | ~20 tok/s | ~81% | RTX 4080 16 GB |
Qualidade vs VRAM: quando cada modelo ganha
Llama 3.3 8B ganha em eficiência de VRAM. Com 4,9 GB Q4_K_M, é o único modelo deste grupo que cabe em uma placa de 6 GB com margem para uma janela de contexto de 4k tokens. Pontua 66,6% no MMLU e oferece respostas interativas rápidas (~45 tok/s na RTX 4090). Para chat, consultas rápidas de codificação e uso diário em hardware limitado, é a escolha correta.
Qwen 3 14B ganha com 12 GB de VRAM. Seu MMLU de 74,8% o coloca bem acima do Llama 3.3 8B em raciocínio e codificação — e cabe no nível de GPU prosumer mais comum. A variante Qwen Coder 14B (mesmo tamanho, otimizado para código) pontua aproximadamente 78% no HumanEval. Se seu uso principal é codificação e você tem uma placa de 12 GB, Qwen 3 14B é a resposta.
Mistral Small 3.1 24B ganha em qualidade quando a VRAM permite. Seu MMLU de 81% e sólido desempenho multilíngue o tornam a principal escolha para placas de 16 GB. Lida com raciocínio de forma longa, tarefas de saída estruturada e conjuntos de instruções complexos de forma mais confiável do que os modelos da classe 14B. Em uma RTX 4090 24 GB, cabe em Q5_K_M para qualidade ainda melhor.
Para uma comparação direta da classe 14B, consulte a comparação Qwen 14B vs Llama 8B, que inclui detalhes de benchmarks de codificação.