Qwen 14B vs Llama 3 8B: qual funciona melhor localmente?
Resposta rápida
Llama 3 8B cabe em 6 GB de VRAM e é mais rápido. Qwen3 14B precisa de 10 GB ou mais, mas obtém melhores resultados nos benchmarks. Com 12 GB de VRAM, Qwen 14B vence em qualidade.
- ▸Llama 3 8B Q4_K_M: 6 GB VRAM, ~25 tok/s na RTX 3060
- ▸Qwen3 14B Q4_K_M: 10 GB VRAM, ~15 tok/s na RTX 3060
- ▸Qwen 14B oferece melhor qualidade; Llama 8B é mais rápido
Pontos principais
- ✓Llama 3 8B Q4_K_M precisa de apenas 6 GB de VRAM e oferece ~25 tok/s na RTX 3060 — a escolha certa para velocidade interativa
- ✓Qwen3 14B Q4_K_M precisa de 10 GB de VRAM e roda a ~15 tok/s — mas supera em 8–10 pontos no MMLU e nos benchmarks de raciocínio
- ✓O ponto de cruzamento de VRAM é 12 GB: abaixo disso, Llama 8B é a única opção; com 12 GB, Qwen 14B vence em qualidade
- ✓Em tarefas de codificação, a diferença aumenta ainda mais a favor do Qwen 14B — as variantes Qwen Coder adicionam vantagem extra nos benchmarks de código
Llama 3 8B vence em velocidade e consumo de VRAM
Llama 3 8B com quantização Q4_K_M usa 6 GB de VRAM e roda a ~25 tokens por segundo em uma RTX 3060 12 GB — a escolha padrão para qualquer configuração com menos de 10 GB de VRAM. Seus 8 bilhões de parâmetros se traduzem em respostas rápidas e interativas, naturais para chat e sessões curtas de código.
Qwen3 14B em Q4_K_M precisa de aproximadamente 10 GB de VRAM e produz ~15 tok/s na mesma placa. O menor throughput é perceptível em conversas em tempo real, mas aceitável para sumarização em lote ou processamento de documentos longos onde qualidade importa mais que latência.
A diferença de velocidade (25 vs 15 tok/s) significa que Llama 3 8B gera uma resposta de 200 tokens em cerca de 8 segundos, enquanto Qwen3 14B leva cerca de 13 segundos. Para consultas de turno único essa diferença é menor; em sessões de chat com múltiplos turnos ela se acumula.
| Caso de uso | Vencedor | Por quê |
|---|---|---|
| Codificação e raciocínio | Qwen3 14B | Maior quantidade de parâmetros melhora a lógica de múltiplas etapas |
| Chat e instrução | Llama 3 8B | Otimizado para respostas interativas rápidas |
| Multilíngue | Empate | Ambos sólidos em idiomas europeus e do leste asiático |
| RAM limitada (≤8 GB) | Llama 3 8B | Cabe em 6 GB; Qwen 14B precisa de 10 GB |
| Contexto longo (16K+) | Qwen3 14B | Melhor recuperação em comprimentos de contexto estendidos |
Qwen3 14B vence em qualidade quando a VRAM permite
Qwen3 14B obtém 74,8% no MMLU contra 66,6% do Llama 3 8B — uma diferença de 8 pontos que se reflete em raciocínio de múltiplas etapas, seguimento de instruções e consistência de saída estruturada notavelmente melhores. A diferença é particularmente visível em tarefas que exigem manter e aplicar contexto ao longo de múltiplos parágrafos.
Se seu caso de uso principal é complementação de código, a diferença de qualidade cresce. Qwen2.5-Coder 14B (a variante ajustada para código da mesma base) obtém 78,4% no HumanEval. Llama 3 8B genérico alcança cerca de 55% no mesmo benchmark — uma diferença de 23 pontos nas tarefas de codificação.
≤8 GB VRAM: Llama 3 8B Q4_K_M cabe com ~2 GB de folga — Qwen 14B não é uma opção. 10–12 GB VRAM: Qwen3 14B Q4_K_M cabe no ponto de inflexão. 16+ GB VRAM: qualquer modelo funciona; Qwen3 14B Q5 se torna prático.
Para uma análise mais aprofundada do desempenho de modelos de codificação incluindo tabelas de benchmarks, veja a comparação melhores modelos 14B para codificação.