Llama 3.1 8BvsGemma 2 9B
徹底比較： Llama 3.1 8B (8Bパラメータ、Meta) および Gemma 2 9B (9B、Google)。量子化方式別の必要VRAM、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログのデータから計算されており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| パラメータ | 8B | 9B |
| ファミリー | Llama | Gemma |
| 著者 | Meta | |
| 開発国 | US | US |
| ライセンス | Llama 3 Community | Gemma |
| コンテキスト | 131,072トークン | 8,192トークン |
| 公開日 | 2024年7月 | 2024年6月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が 少なく、小規模モデルに有利です。
| 量子化 | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 6 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 7 GB | 7.5 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 10 GB | 11 GB |
| FP16（最高品質） | 18 GB | 20 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 10 GB | 12 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Llama 3.1 8B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 80 tok/s · FP16 | 75トークン/秒 · 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 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
Llama 3.1 8B
オープンウェイトモデルの定番。コンテキスト 128k、あらゆる面で堅実。
- 128k コンテキスト
- サイズに対して品質が非常に高い
- コーディングと指示への追従に非常に優れる
- Meta ライセンス <700M MAU
- ほとんどのベンチマークでQwen 3 8Bに劣る
- ビジョン非対応
インストール
Gemma 2 9B
リソース使用量は少し多いものの、Llama 3並みの品質。
- 複数のベンチマークで Llama 3 8B を上回る
- Gemma ライセンス
- 品質とサイズのバランスが良い
- コンテキストは 8192 のみ
- ビジョン非対応
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Llama 3.1 8BとGemma 2 9Bのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090上でLlama 3.1 8Bは FP16 (約80トークン/秒)、Gemma 2 9B で FP16 （約75 tok/s）。スループットだけで比較すると、 Llama 3.1 8B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
どちらもQ4では同じ量のVRAM（6GB）を必要とします。そのため、ライセンスや実際に感じる品質を基準に選ぶことになります。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Llama 3.1 8B はLlama 3 Communityライセンスの下で提供されています。制限事項（特に月間ユーザー数のしきい値）を確認してください。 Gemma 2 9B はGemmaライセンスの適用対象です。こちらも利用条件を確認してください。SaaSではApache 2.0またはMITを優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Llama 3.1 8B (8B). より高性能 : Gemma 2 9B (9B)。迷っている場合は実行してみてください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。