Mistral Nemo 12B InstructvsLlama 3.1 8B
Confronto completo tra Mistral Nemo 12B Instruct (12 miliardi di parametri, Mistral AI) e Llama 3.1 8B (8B, Meta). 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 | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Parametri | 12B | 8B |
| Famiglia | Mistral | Llama |
| Autore | Mistral AI | Meta |
| Origine | FR | US |
| Licenza | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| Contesto | 128 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | luglio 2024 | luglio 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma meno — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 7 GB | 6 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 9 GB | 7 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 13 GB | 10 GB |
| FP16 (qualità massima) | 24 GB | 18 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 16 GB | 10 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 | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 70 tok/s · FP16 | 80 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | 30 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q5_K_M | 10 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 30 tok/s · FP16 |
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
Mistral Nemo 12B Instruct
Sviluppato congiuntamente con NVIDIA. Contesto di 128k token, tokenizer Tekken, ottime capacità multilingue nelle lingue europee.
- 128k di contesto
- Buone capacità multilingue nelle lingue europee
- Apache 2.0 completamente libero
- Ottimo compromesso 12B
- Meno bravo di Small 3.1 nel ragionamento
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Llama 3.1 8B
Un punto di riferimento tra i modelli open-weight. Contesto di 128k, prestazioni solide in ogni ambito.
- Contesto di 128k
- Ottimo rapporto qualità/dimensione
- Molto bravo nella programmazione e nel seguire le istruzioni
- Licenza Meta <700M MAU
- Superato da Qwen 3 8B nella maggior parte dei benchmark
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct o Llama 3.1 8B?
Su una RTX 4090, Mistral Nemo 12B Instruct funziona in FP16 (~70 tok/s), Llama 3.1 8B in FP16 (~80 tok/s). In termini di pura velocità di generazione, Llama 3.1 8B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Mistral Nemo 12B Instruct o Llama 3.1 8B: qual è il migliore in francese?
Per il francese formale (redazione, riassunti, traduzione), Mistral Nemo 12B Instruct ha la meglio — addestrato con un ricco corpus in lingua francese. L'altro rimane utilizzabile, ma per impieghi meno impegnativi.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Llama 3.1 8B sta in 6 GB contro 7 GB per il suo rivale — una differenza di 1 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Mistral Nemo 12B Instruct è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. Llama 3.1 8B è distribuito sotto la licenza Llama 3 Community — verifica anche le condizioni. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Llama 3.1 8B (8B). Più capace : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). 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.