Início › Comparador › Llama 3.1 8B vs Qwen 2.5 7B

Llama 3.1 8BvsQwen 2.5 7B

Comparativo completo entre Llama 3.1 8B (8 bilhões de parâmetros, Meta) e Qwen 2.5 7B (7B, Alibaba). VRAM necessária por quantização, tokens/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 — sem copiar e colar conteúdo entre páginas.

Em resumo

Característica Llama 3.1 8B Qwen 2.5 7B
Parâmetros 8B 7B
Família Llama Qwen
Autor Meta Alibaba
Origem US CN
Licença Llama 3 Community Apache 2.0
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Data de lançamento julho de 2024 setembro de 2024

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 Qwen 2.5 7B
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 Qwen 2.5 7B
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.

Chat geral
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
RAG / documentos longos
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Agentes e uso de ferramentas
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Implantação leve
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
O kit IA Local

Seu ChatGPT privado e gratuito na sua máquina em 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, seus documentos, sem nuvem.

  • Espaço online vitalício
  • PDF + arquivos
  • Atualizações vitalícias

Pontos fortes e fracos

Meta · 8B

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

ollama run llama3.1:8b
Alibaba · 7B

Qwen 2.5 7B

Excelente em múltiplas línguas e raciocínio. 128k de contexto.

  • Contexto de 128k
  • Melhor 7B da sua época
  • Apache 2.0
  • Muito forte em múltiplas línguas e código
  • Superado pelo Qwen 3 8B em 2025
  • Pior que Qwen2.5-Coder em código especializado

Instalação

ollama run qwen2.5:7b

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Llama 3.1 8B ou Qwen 2.5 7B?

Em uma RTX 4090, Llama 3.1 8B roda em FP16 (~80 tok/s), Qwen 2.5 7B em FP16 (~90 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Qwen 2.5 7B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Em Q4_K_M, Qwen 2.5 7B 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). Qwen 2.5 7B 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 2.5 7B (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.

Para se aprofundar