Mistral Small 24B 对比 Qwen 3 14B 对比 Llama 3.3 8B：本地运行选哪个？
快速回答
按显存选择：Llama 3.3 8B（4.9 GB）、Qwen 3 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 3.3 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 3 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
关键要点
- ✓Llama 3.3 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 3 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 3 Coder 14B。16 GB+ 多语言推理：选 Mistral Small 3.1 24B。10 GB 以下：选 Llama 3.3 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 3.3 8B 使用 4.9 GB，Qwen 3 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 3.3 8B）、10–12 GB 显卡（Qwen 3 14B）和 16 GB+ 显卡（Mistral Small 24B）。
RTX 4090 上 Q4_K_M 速度：Llama 3.3 8B 约 45 tok/s，Qwen 3 14B 约 28 tok/s，Mistral Small 3.1 24B 约 20 tok/s。RTX 3060 12 GB 上只有 Llama 3.3 8B 和 Qwen 3 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 3.3 8B 高 14 分，比 Qwen 3 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 3.3 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 |
质量对比显存：各模型的优势场景
Llama 3.3 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 3 14B 在 12 GB 显存下胜出。其 74.8% MMLU 在推理和编程上远高于 Llama 3.3 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 3 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。