Llama 3.1 8BvsMistral 7B Instruct
Comparativo completo entre Llama 3.1 8B (8 bilhões de parâmetros, Meta) e Mistral 7B Instruct (7B, Mistral AI). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito 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 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| Parâmetros | 8B | 7B |
| Família | Llama | Mistral |
| Autor | Meta | Mistral AI |
| Origem | US | FR |
| Licença | Llama 3 Community | Apache 2.0 |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Data de lançamento | julho de 2024 | setembro de 2023 |
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 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 6 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 7 GB | 6 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 10 GB | 9 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 18 GB | 16 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 10 GB | 8 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 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 80 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 30 tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 10 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
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.
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Pontos fortes e fracos
Llama 3.1 8B
Referência entre os modelos de pesos abertos. Contexto de 128k, desempenho sólido em tudo.
- Contexto de 128k
- Excelente relação qualidade/tamanho
- Muito bom em programação e em seguir instruções
- Licença Meta <700M MAU
- Superado por Qwen 3 8B na maioria dos benchmarks
- Sem visão
Instalação
Mistral 7B Instruct
O clássico francês. Rápido, versátil, excelente base para começar.
- Excelente relação qualidade/velocidade
- Bom em francês
- Licença Apache totalmente livre
- Ecossistema maduro (fine-tunes, quantizações)
- Pior que modelos 2024+ em raciocínio
- Contexto de apenas 32k
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Llama 3.1 8B ou Mistral 7B Instruct?
Em uma RTX 4090, Llama 3.1 8B roda em FP16 (~80 tok/s), Mistral 7B Instruct em FP16 (~90 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Mistral 7B Instruct vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Llama 3.1 8B ou Mistral 7B Instruct: qual é o melhor em francês?
Para francês formal (redação, resumo, tradução), Mistral 7B Instruct leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Mistral 7B Instruct cabe em 5 GB contra 6 GB para seu rival — uma diferença de 1 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Llama 3.1 8B está sob a licença Llama 3 Community — verifique as restrições (especialmente os limites de usuários mensais). Mistral 7B Instruct 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 : Mistral 7B Instruct (7B). Mais capaz : Llama 3.1 8B (8B). Se você 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.