Llama 3.2 Vision 11BvsQwen 2 VL 7B
完整对比： Llama 3.2 Vision 11B (11B参数，Meta) 和 Qwen 2 VL 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 3.2 Vision 11B | Qwen 2 VL 7B |
|---|---|---|
| 参数 | 11B | 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 | 32 768 tokens |
| 发布日期 | 2024年9月 | 2024年10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 3.2 Vision 11B | Qwen 2 VL 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 8 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 10 GB | 7 GB |
| Q8（近乎无损） | 14 GB | 10 GB |
| FP16（最高质量） | 24 GB | 18 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 14 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 | Llama 3.2 Vision 11B | Qwen 2 VL 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · FP16 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 22 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 22 tok/s · FP16 | 25 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 3.2 Vision 11B
读取并描述图像，进行轻量级 OCR 和图表分析。
- 128k 文本 + 图像上下文
- Meta社区许可
- OCR 和图片描述效果非常出色
- 视觉能力已被 Qwen2-VL 和 LLaVA-OneVision 超越
安装
Qwen 2 VL 7B
视觉能力水平极高。多语言 OCR 表现优秀。
- 动态分辨率（20px至16K）
- OCR 和文档处理表现优异
- Apache 2.0
- 支持视频
- 仅支持32k上下文（文本+图像）
- 性能弱于Qwen3-VL
安装
常见问题
Llama 3.2 Vision 11B 和 Qwen 2 VL 7B，哪个在 RTX 4090（24 GB）上运行得更好？
在 RTX 4090 上，Llama 3.2 Vision 11B 的运行精度为 FP16 (~55 tok/s)，Qwen 2 VL 7B 在 FP16 （约 60 tok/s）。仅从吞吐量来看， Qwen 2 VL 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 VL 7B 占用 6 GB，而8 GB 是其竞争对手所需的显存——差距为 2 GB，如果你目标是 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 3.2 Vision 11B 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 VL 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 VL 7B (7B)。 能力更强 : Llama 3.2 Vision 11B (11B)。如果您犹豫，可以先运行 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。