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Llama 4 Scout 109BvsQwen 3 30B-A3B

Comparativo completo entre Llama 4 Scout 109B (109 bilhões de parâmetros, Meta) e Qwen 3 30B-A3B (30B, Alibaba). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, avaliação por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.

Em resumo

Característica Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
Parâmetros 109B 30B
Família Llama Qwen
Autor Meta Alibaba
Origem US CN
Licença Llama 4 Community Apache 2.0
Contexto 10 000 000 tokens 131 072 tokens
Data de lançamento abril de 2025 abril de 2025

Uso de memória

VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.

Quantização Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
Q4_K_M (leve) 65 GB 19 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 78 GB 23 GB
Q8 (quase sem perdas) 117 GB 35 GB
FP16 (qualidade máxima) 218 GB 62 GB
RAM para execução somente na CPU 100 GB 32 GB

Velocidade estimada (tokens/segundo)

Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.

GPU de referência Llama 4 Scout 109B Qwen 3 30B-A3B
RTX 4090 (24 GB) ✗ pesado demais 100 tok/s · Q5_K_M
RTX 4080 (16 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ pesado demais ✗ pesado demais
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) ✗ pesado demais 40 tok/s · Q8

Veredito por caso de uso

Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.

Chat geral
Llama 4 Scout 109B leva a melhor. Melhor relação capacidade/restrições para este uso.
Raciocínio / matemática
Qwen 3 30B-A3B vence. Modelo de raciocínio explícito (chain-of-thought), melhor em problemas de matemática/lógica.
Visão / imagem
Llama 4 Scout 109B leva a melhor. Suporta nativamente entradas de imagem.
RAG / documentos longos
Llama 4 Scout 109B leva a melhor. Janela de contexto mais ampla (10 milhões de tokens), adequada para documentos longos.
Agentes e uso de ferramentas
Llama 4 Scout 109B leva a melhor. Melhor no uso de ferramentas e no seguimento de instruções com várias etapas.
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Pontos fortes e fracos

Meta · 109B

Llama 4 Scout 109B

MoE 109B/17B ativos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe em uma H100. HF gated.

  • Contexto 10M (!)
  • Cabe na H100
  • Visão nativa
  • HF gated
  • Licença Llama 4 (cláusula >700M MAU)

Instalação

ollama run llama4:scout
Alibaba · 30B

Qwen 3 30B-A3B

MoE 30B/3B ativos, raciocínio híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ idiomas.

  • Rápido graças aos 3B ativos
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
  • 19 GB em Q4

Instalação

ollama run qwen3:30b-a3b

Perguntas frequentes

Qual modelo roda melhor na RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B ou Qwen 3 30B-A3B?

Em uma RTX 4090, Llama 4 Scout 109B não cabe em 24 GB — é necessário transferir parte para processamento na CPU, Qwen 3 30B-A3B em Q5_K_M (~100 tok/s). Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Em Q4_K_M, Qwen 3 30B-A3B cabe em 19 GB contra 65 GB para seu concorrente — uma diferença de 46 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Llama 4 Scout 109B está sob a licença Llama 4 Community — verifique as restrições (especialmente os limites de usuários mensais). Qwen 3 30B-A3B está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.

Qual escolher em 2026?

Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Qwen 3 30B-A3B (30B). Mais capaz : Llama 4 Scout 109B (109B). Se tiver dúvidas, inicie o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.

Alternativas a considerar

Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.

Para se aprofundar