Mistral Small 24B 对比 Qwen 2.5 14B 对比 Llama 3.1 8B：本地运行选哪个？
快速回答
按显存选择：Llama 3.1 8B（4.9 GB）、Qwen 2.5 14B（9.3 GB）、Mistral Small 3.1 24B（14.4 GB）。12 GB 显存选 Qwen 14B。16 GB 以上推理任务选 Mistral Small 24B。
- ▸Llama 3.1 8B Q4_K_M：4.9 GB 显存，RTX 4090 上约 45 tok/s，MMLU 66.6%——适合 6–8 GB 显卡
- ▸Qwen 2.5 14B Q4_K_M：9.3 GB 显存，约 28 tok/s，MMLU 74.8%——12 GB 显卡最佳选择
- ▸Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M：14.4 GB 显存，约 20 tok/s，MMLU ~81%——仅适用于 16 GB+ 显卡
更新于: 2026-05
Model Comparisons
关键要点
- ✓Llama 3.1 8B Q4_K_M 使用 4.9 GB 显存，在 RTX 4090 上运行约 45 tok/s——该组中唯一适合 6 GB 显卡的模型
- ✓Qwen 2.5 14B Q4_K_M 使用 9.3 GB，MMLU 得分 74.8%——RTX 3060 12 GB 或 RTX 4060 Ti 16 GB 等 12 GB 显卡的最优解
- ✓Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M 使用 14.4 GB，MMLU 达到约 81%——仅在 16 GB 显卡（RTX 4080、RTX 3090、RTX 4090）上可行
- ✓12 GB 显卡编程：选 Qwen 2.5 Coder 14B。16 GB+ 多语言推理：选 Mistral Small 3.1 24B。10 GB 以下：选 Llama 3.1 8B。
显存要求：哪款显卡运行哪个模型
这三个模型之间的选择主要是显存决策。在 Q4_K_M 量化下：Llama 3.1 8B 使用 4.9 GB，Qwen 2.5 14B 使用 9.3 GB，Mistral Small 3.1 24B 使用 14.4 GB。这直接对应三个 GPU 层级：6–8 GB 显卡（仅 Llama 3.1 8B）、10–12 GB 显卡（Qwen 2.5 14B）和 16 GB+ 显卡（Mistral Small 24B）。
RTX 4090 上 Q4_K_M 速度：Llama 3.1 8B 约 45 tok/s，Qwen 2.5 14B 约 28 tok/s，Mistral Small 3.1 24B 约 20 tok/s。RTX 3060 12 GB 上只有 Llama 3.1 8B 和 Qwen 2.5 14B 能放下——Mistral Small 24B 至少需要 16 GB 显卡以避免溢出到 CPU 内存。
基准测试差距显著：Mistral Small 24B 的 MMLU 81% 比 Llama 3.1 8B 高 14 分，比 Qwen 2.5 14B 高 6 分。在复杂的多步推理和指令遵循任务上，这一差距在实践中是可以察觉到的。
| 模型 | 显存 (Q4_K_M) | 速度 (RTX 4090) | MMLU | 最低 GPU |
|---|
| Llama 3.1 8B | 4.9 GB | ~45 tok/s | 66.6% | RTX 3060 6 GB |
| Qwen 2.5 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 |
质量对比显存：各模型的优势场景
Llama 3.1 8B 在显存效率上胜出。Q4_K_M 下仅需 4.9 GB，是该组中唯一能装入 6 GB 显卡并为 4k token 上下文窗口留有余量的模型。MMLU 得分 66.6%，在 RTX 4090 上提供约 45 tok/s 的快速交互响应。对于在受限硬件上进行聊天、快速编程查询和日常使用，这是正确的选择。
Qwen 2.5 14B 在 12 GB 显存下胜出。其 74.8% MMLU 在推理和编程上远高于 Llama 3.1 8B——且适合最常见的专业消费级 GPU 层级。Qwen Coder 14B 变体（相同大小，代码优化）在 HumanEval 上得分约 78%。如果主要用途是编程且拥有 12 GB 显卡，Qwen 2.5 14B 就是答案。
当显存充足时，Mistral Small 3.1 24B 在质量上胜出。其 81% MMLU 和强大的多语言表现使其成为 16 GB 显卡的首选。它比 14B 级模型更可靠地处理长篇推理、结构化输出任务和复杂指令集。在 RTX 4090 24 GB 上，可使用 Q5_K_M 获得更好的质量。
关于 14B 级直接比较，请参阅Qwen 14B 对比 Llama 8B比较，其中包含编程基准测试详情。
快速解答：Mistral Small 24B vs Qwen 14B vs Llama 8B
Mistral Small 24B 能在 RTX 3060 12 GB 上运行吗？▾
不能。Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M 需要 14.4 GB 显存，超过了 RTX 3060 12 GB 的容量。降至 Q2_K 可将需求降至约 7.6 GB，但会导致显著的质量下降。对于 RTX 3060 12 GB，Qwen 2.5 14B Q4_K_M（9.3 GB）是正确选择——为上下文留有 2.7 GB 余量。
Mistral Small 24B 在编程方面比 Qwen 2.5 14B 更好吗？▾
对于通用编程，Mistral Small 24B 因为更大的参数量而略有优势。然而，Qwen 2.5 Coder 14B（代码优化的 Qwen 变体）在 HumanEval 上与 Mistral Small 24B 竞争力相当，且适合 12 GB 显存。如果预算是 16 GB 显卡且需要推理和编程双重能力，Mistral Small 24B 胜出。12 GB 显存下，Qwen Coder 14B 是更好的权衡。
在 RTX 4080 等 16 GB GPU 上应该使用哪个模型？▾
Mistral Small 3.1 24B Q4_K_M 以 14.4 GB 装入，留有 1.6 GB 余量——足够 2k 上下文窗口。它在推理基准测试上超越 Qwen 2.5 14B。或者，Qwen 2.5 32B Q3_K_M 约需 13.5 GB，在编程任务上与 Mistral Small 24B 竞争，同时提供更多参数。
Llama 3.1 8B 与 Llama 3.2 有何区别？▾
Llama 3.2 8B 并未发布——3.2 系列仅引入了 1B、3B 以及多模态 11B/90B 变体。Llama 3.1 8B 仍是标准的 8B Llama 参考模型。对于 6–8 GB 显存的纯文本使用，Llama 3.1 8B 是该尺寸类别中当前推荐的选择。
