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Qwen 3 8BvsLlama 3.1 8B

Confronto completo tra Qwen 3 8B (8 miliardi di parametri, Alibaba) 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
Parametri 8B 8B
Famiglia Qwen Llama
Autore Alibaba Meta
Origine CN US
Licenza Apache 2.0 Llama 3 Community
Contesto 131 072 token 131 072 token
Data di uscita aprile 2025 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
Q4_K_M (leggero) 5 GB 6 GB
Q5_K_M (equilibrio) 6 GB 7 GB
Q8 (quasi lossless) 9 GB 10 GB
FP16 (qualità massima) 16 GB 18 GB
RAM per l'esecuzione solo su CPU 10 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 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

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.

Chat generale
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Ragionamento / matematica
Qwen 3 8B vince. Modello a ragionamento esplicito (chain-of-thought), migliore nei problemi di matematica/logica.
RAG / documenti lunghi
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Agenti e tool-use
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
Deploy leggero
Sfida serrata — dipende dal caso specifico. I due si equivalgono su questo criterio, decidi in base ai tuoi vincoli di VRAM o di licenza.
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Punti di forza e debolezza

Alibaba · 8B

Qwen 3 8B

Modalità ibrida thinking/fast. 119 lingue, 32k nativi (131k tramite YaRN).

  • Modalità thinking attivabile e disattivabile
  • 119 lingue
  • 131k ctx (con YaRN)
  • Apache 2.0
  • Modalità thinking verbosa
  • Ecosistema meno maturo di quello di Qwen 2.5

Installazione

ollama run qwen3:8b
Meta · 8B

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

ollama run llama3.1:8b

Domande frequenti

Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 8B o Llama 3.1 8B?

Su una RTX 4090, Qwen 3 8B funziona in FP16 (~90 tok/s), Llama 3.1 8B in FP16 (~80 tok/s). In termini di pura velocità di generazione, Qwen 3 8B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.

Quale consuma meno VRAM?

In Q4_K_M, Qwen 3 8B sta in 5 GB contro 6 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?

Qwen 3 8B 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 : Qwen 3 8B (8B). Più capace : Qwen 3 8B (8B). 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.

Per approfondire