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Qwen 3 8BvsLlama 3.1 8B

Comparativo completo entre Qwen 3 8B (8 bilhões de parâmetros, Alibaba) e Llama 3.1 8B (8B, Meta). 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
Parâmetros 8B 8B
Família Qwen Llama
Autor Alibaba Meta
Origem CN US
Licença Apache 2.0 Llama 3 Community
Contexto 131 072 tokens 131 072 tokens
Data de lançamento abril de 2025 julho 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
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 10 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
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.
Raciocínio / matemática
Qwen 3 8B vence. Modelo de raciocínio explícito (chain-of-thought), melhor em problemas de matemática/lógica.
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.
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Pontos fortes e fracos

Alibaba · 8B

Qwen 3 8B

Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k via YaRN).

  • Modo de raciocínio que pode ser ativado ou desativado
  • 119 idiomas
  • 131k ctx (com YaRN)
  • Apache 2.0
  • Modo de raciocínio verboso
  • Ecossistema menos maduro que o do Qwen 2.5

Instalação

ollama run qwen3:8b
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

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 8B ou Llama 3.1 8B?

Em uma RTX 4090, Qwen 3 8B roda em FP16 (~90 tok/s), Llama 3.1 8B em FP16 (~80 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Qwen 3 8B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Em Q4_K_M, Qwen 3 8B 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?

Qwen 3 8B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Llama 3.1 8B está sob a licença Llama 3 Community — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.

Qual escolher em 2026?

Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Qwen 3 8B (8B). Mais capaz : Qwen 3 8B (8B). 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