Llama 4 Scout 109BvsQwen 3 30B-A3B
Confronto completo tra Llama 4 Scout 109B (109B parametri, Meta) e Qwen 3 30B-A3B (30B, Alibaba). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Llama 4 Scout 109B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Parametri | 109B | 30B |
| Famiglia | Llama | Qwen |
| Autore | Meta | Alibaba |
| Origine | US | CN |
| Licenza | Llama 4 Community | Apache 2.0 |
| Contesto | 10 000 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | aprile 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Llama 4 Scout 109B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 65 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 78 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 117 GB | 35 GB |
| FP16 (qualità massima) | 218 GB | 62 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 100 GB | 32 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Llama 4 Scout 109B | Qwen 3 30B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | 40 tok/s · Q8 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B attivi, multimodale nativo, contesto 10M. Rientra nella memoria di una H100. HF gated.
- Contesto 10M (!)
- Rientra nella memoria di una H100
- Visione nativa
- HF gated
- Licenza Llama 4 (clausola >700M MAU)
Installazione
Qwen 3 30B-A3B
MoE 30B/3B attivi con ragionamento ibrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ lingue.
- Veloce grazie ai 3B attivi
- MMLU 81.4
- AIME24 80.4
- Apache 2.0
- 19 GB in Q4
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B o Qwen 3 30B-A3B?
Su una RTX 4090, Llama 4 Scout 109B non entra nei 24 GB — è necessario trasferirne una parte alla CPU, Qwen 3 30B-A3B in Q5_K_M (~100 tok/s). Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Qwen 3 30B-A3B sta in 19 GB contre 65 GB per il suo rivale — una differenza di 46 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Llama 4 Scout 109B è distribuito con licenza Llama 4 Community — verifica le restrizioni (in particolare le soglie relative agli utenti mensili). Qwen 3 30B-A3B è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Qwen 3 30B-A3B (30B). Più capace : Llama 4 Scout 109B (109B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.