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Lucie 7BvsTeuken 7B Instruct

Comparativo completo entre Lucie 7B (7B parâmetros, OpenLLM-France) e Teuken 7B Instruct (7B, OpenGPT-X). VRAM necessária por 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 Teuken 7B Instruct
Parâmetros 7B 7B
Família Lucie Teuken
Autor OpenLLM-France OpenGPT-X
Origem FR DE
Licença Apache 2.0 Apache 2.0 (comercial)
Contexto 4 096 tokens 4 096 tokens
Data de lançamento janeiro de 2025 novembro 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 Teuken 7B Instruct
Q4_K_M (leve) 5 GB 5 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 6 GB 6 GB
Q8 (quase sem perdas) 9 GB 9 GB
FP16 (qualidade máxima) 16 GB 14 GB
RAM para execução somente na CPU 8 GB 10 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 Teuken 7B Instruct
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 90 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 12 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 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.
Francês formal
Lucie 7B leva a melhor. 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
OpenGPT-X · 7B

Teuken 7B Instruct

Soberania alemã (BMWK). 24 línguas da UE. Variante research-v0.4 com licença restrita.

  • Soberania da UE
  • 24 idiomas europeus
  • Variante comercial sob licença Apache 2.0
  • Ctx 4k
  • Sem Ollama oficial
  • Variante de pesquisa com licença restrita

Instalação

# HuggingFace: openGPT-X/Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Lucie 7B ou Teuken 7B Instruct?

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

Lucie 7B ou Teuken 7B Instruct: qual é 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?

Ambos exigem a mesma VRAM em Q4 (5 GB). A escolha se dá então pela licença ou pela qualidade percebida.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Lucie 7B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Teuken 7B Instruct está sob Apache 2.0 (comercial) — também é 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: Lucie 7B (7B). Se estiver em dúvida, execute-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