Llama 3.1 8BvsQwen 2.5 7B
完整对比： Llama 3.1 8B （80亿参数，Meta）和 Qwen 2.5 7B （7B，阿里巴巴）。不同量化级别所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、各使用场景下的评价、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——各页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Llama 3.1 8B | Qwen 2.5 7B |
|---|---|---|
| 参数 | 8B | 7B |
| 系列 | Llama | Qwen |
| 作者 | Meta | Alibaba |
| 来源国 | US | CN |
| 许可证 | Llama 3 Community | Apache 2.0 |
| 上下文 | 131 072 个 token | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2024年7月 | 2024年9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 | Llama 3.1 8B | Qwen 2.5 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 6 GB | 5 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 7 GB | 6 GB |
| Q8（近乎无损） | 10 GB | 9 GB |
| FP16（最高质量） | 18 GB | 16 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 10 GB | 8 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 | Qwen 2.5 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 80 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 30 tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 10 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · FP16 | 35 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
Qwen 2.5 7B
多语言和推理表现优秀。支持128k上下文。
- 128k 上下文
- 当时最好的7B模型
- Apache 2.0
- 多语言和代码能力非常强
- 2025 年被 Qwen 3 8B 超越
- 在专业编码领域表现逊于Qwen2.5-Coder
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，Llama 3.1 8B 和 Qwen 2.5 7B 哪个模型运行得更好？
在 RTX 4090 上，Llama 3.1 8B 的运行精度为 FP16 （约 80 tok/s），Qwen 2.5 7B 则采用 FP16 （约 90 tok/s）。仅就吞吐量而言， Qwen 2.5 7B 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， Qwen 2.5 7B 占用 5 GB，而其竞争对手占用 6 GB——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？
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）。 Qwen 2.5 7B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Qwen 2.5 7B (7B)。 能力更强 ：Llama 3.1 8B（8B）。如果您拿不准，请运行 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。