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Lucie 7BvsEuroLLM 9B Instruct

Comparativo completo entre Lucie 7B (7B parâmetros, OpenLLM-France) e EuroLLM 9B Instruct (9B, Utter Project / UE). 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 Lucie 7B EuroLLM 9B Instruct
Parâmetros 7B 9B
Família Lucie EuroLLM
Autor OpenLLM-France Utter Project / UE
Origem FR EU
Licença Apache 2.0 Apache 2.0
Contexto 4 096 tokens 4 096 tokens
Data de lançamento janeiro de 2025 dezembro 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 Lucie 7B EuroLLM 9B Instruct
Q4_K_M (leve) 5 GB 6 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 6 GB 7 GB
Q8 (quase sem perdas) 9 GB 10 GB
FP16 (qualidade máxima) 16 GB 18 GB
RAM para execução somente na CPU 8 GB 12 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 Lucie 7B EuroLLM 9B Instruct
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 80 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 30 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 10 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 tok/s · FP16 30 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.
Francês formal
Lucie 7B vence. Treinado com um corpus denso em francês, melhor em construções idiomáticas.
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.
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Pontos fortes e fracos

OpenLLM-France · 7B

Lucie 7B

LLM soberano francófono, treinado em corpus FR.

  • Soberania francesa total
  • Dados de treinamento públicos
  • Excelente em francês formal
  • Apoio público (CNRS, LINAGORA)
  • Contexto de apenas 4k
  • Menos versátil que Mistral em inglês

Instalação

ollama run lucie:7b
Utter Project / UE · 9B

EuroLLM 9B Instruct

Financiado pela UE (Horizon Europe). 35 idiomas (24 da UE + extras), treinado com 4 trilhões de tokens no MareNostrum5.

  • Soberania da UE (Horizon Europe)
  • Apache 2.0
  • Melhor modelo europeu aberto de seu porte
  • Ctx apenas 4k
  • Sem tag oficial do Ollama

Instalação

# HuggingFace : utter-project/EuroLLM-9B-Instruct (pas d'Ollama officiel)

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Lucie 7B ou EuroLLM 9B Instruct?

Em uma RTX 4090, Lucie 7B roda em FP16 (~90 tok/s), EuroLLM 9B Instruct em FP16 (~80 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Lucie 7B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Lucie 7B ou EuroLLM 9B Instruct: qual é o melhor em francês?

Para francês formal (redação, resumo, tradução), Lucie 7B 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, Lucie 7B cabe em 5 GB em comparação com 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?

Lucie 7B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. EuroLLM 9B 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 : Lucie 7B (7B). Mais capaz : EuroLLM 9B Instruct (9B). 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