Llama 3.1 8BvsGemma 2 9B
完整对比： Llama 3.1 8B （80亿参数，Meta）和 Gemma 2 9B （9B，Google）。各量化方案所需的显存、在 4 块参考 GPU 上测得的 tokens/秒、针对各使用场景的结论、许可证、安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有任何复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| 参数 | 8B | 9B |
| 系列 | Llama | Gemma |
| 作者 | Meta | |
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | Llama 3 Community | Gemma |
| 上下文 | 131 072 个 token | 8 192 tokens |
| 发布日期 | 2024年7月 | 2024年6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 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 6 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 7 GB | 7.5 GB |
| Q8（近乎无损） | 10 GB | 11 GB |
| FP16（最高质量） | 18 GB | 20 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 10 GB | 12 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 | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 80 tok/s · FP16 | 75 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 30 tok/s · Q8 | 28 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 10 tok/s · Q8 | 9 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · FP16 | 28 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
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
Gemma 2 9B
具备 Llama 3 级别的质量，资源占用略大。
- 在多个基准测试中超越 Llama 3 8B
- Gemma 许可证
- 质量与规模之间的平衡良好
- 上下文长度仅为 8192
- 无视觉功能
安装
常见问题
在RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是：Llama 3.1 8B 还是 Gemma 2 9B？
在 RTX 4090 上，Llama 3.1 8B 的运行精度为 FP16 (~80 tok/s)，Gemma 2 9B 在 FP16 (~75 tok/s)。纯吞吐量方面， Llama 3.1 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？
两者在 Q4 量化下所需的显存相同（6 GB）。因此，选择取决于许可证或您对质量的主观评价。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Llama 3.1 8B 采用 Llama 3 Community 许可证——请核查相关限制（尤其是月度用户数量门槛）。 Gemma 2 9B 采用 Gemma 许可证——也请核查相关条款。对于 SaaS，请优先选择 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 : Llama 3.1 8B (8B)。 能力更强 : Gemma 2 9B (9B)。如果不确定，可以先运行测试 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。