Aya Expanse 8BvsLlama 3.1 8B
完整对比： Aya Expanse 8B （80 亿参数，Cohere For AI）与 Llama 3.1 8B （8B，Meta）。各量化格式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的 tokens/秒、针对各使用场景的评估结论、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Aya Expanse 8B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| 参数 | 8B | 8B |
| 系列 | Aya | Llama |
| 作者 | Cohere For AI | Meta |
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | CC-BY-NC 4.0 | Llama 3 Community |
| 上下文 | 8 192 tokens | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2024年10月 | 2024年7月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Aya Expanse 8B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 5 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 6 GB | 7 GB |
| Q8（近乎无损） | 9 GB | 10 GB |
| FP16（最高质量） | 16 GB | 18 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 10 GB | 10 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Aya Expanse 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 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Aya Expanse 8B
支持23种语言，包括法语。优于 Gemma 2 9B 和 Llama 3.1 8B。⚠ 仅限非商业用途。
- 23种语言，包括法语
- 胜过 Gemma 2 9B 和 Llama 3.1 8B
- 在低资源场景下表现优异
- ⚠ CC-BY-NC许可
- 上下文长度仅 8k
安装
Llama 3.1 8B
开放权重模型中的标杆。128k 上下文，各方面表现稳健。
- 128k 上下文
- 相对于模型规模，质量极佳
- 代码和指令遵循能力非常出色
- Meta 许可证 <700M MAU
- 在大多数基准测试中被 Qwen 3 8B 超越
- 无视觉功能
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，Aya Expanse 8B 和 Llama 3.1 8B 哪个模型运行得更好？
在RTX 4090上，Aya Expanse 8B 运行于 FP16 (~90 tok/s)，Llama 3.1 8B en FP16 （约 80 tok/s）。仅就吞吐量而言， Aya Expanse 8B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Aya Expanse 8B 占用 5 GB，而6 GB 是其竞争对手所需的显存——差距为 1 GB，如果您目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距是显著的。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Aya Expanse 8B 遵循 CC-BY-NC 4.0 许可——请检查限制条件（特别是每月用户数量阈值）。 Llama 3.1 8B 采用 Llama 3 Community 许可证——也请核查其条款。对于 SaaS，优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Aya Expanse 8B (8B)。 能力更强 : Aya Expanse 8B（8B）。若不确定，可先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。