Llama 3.1 8BvsMistral 7B Instruct
徹底比較： Llama 3.1 8B (8Bパラメータ、Meta) および Mistral 7B Instruct （7B、Mistral AI）。量子化方式ごとの必要VRAM、基準となる4種類のGPUで測定したトークン/秒、用途ごとの評価、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＆ペーストは行っていません。
要約
| 特徴 | Llama 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| パラメータ | 8B | 7B |
| ファミリー | Llama | Mistral |
| 著者 | Meta | Mistral AI |
| 開発国 | US | FR |
| ライセンス | Llama 3 Community | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 131,072トークン | 32 768 トークン |
| 公開日 | 2024年7月 | 2023年9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 moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Llama 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 6 GB | 5 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 7 GB | 6 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 10 GB | 9 GB |
| FP16（最高品質） | 18 GB | 16 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 10 GB | 8 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 | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| 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 |
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。
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
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
Mistral 7B Instruct
フランス発の定番モデル。高速で汎用性が高く、入門用として優れたモデルです。
- 品質と速度のバランスが非常に優れている
- フランス語の性能が良好
- 完全に自由なApacheライセンス
- 成熟したエコシステム（ファインチューニング済みモデル、量子化版）
- 2024年以降のモデルに比べて論理的推論では劣る
- コンテキストは 32k のみ
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）でより快適に動作するのは、Llama 3.1 8BとMistral 7B Instructのどちらですか？
RTX 4090上でLlama 3.1 8Bは FP16 (~80トーク/秒), Mistral 7B Instruct で FP16 （約 90 tok/s）。純粋なスループットでは、 Mistral 7B Instruct 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。
Llama 3.1 8BとMistral 7B Instruct：フランス語ではどちらが優れていますか？
フォーマルなフランス語（執筆、要約、翻訳）には、 Mistral 7B Instruct 優位に立ちます。充実したフランス語コーパスで学習しているためです。もう一方も使えますが、要求水準の低い用途に限られます。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Mistral 7B Instruct 収まる容量 5 GB contre 6 GB ライバルとの比較 — 1 GBの差。RTX 3060 や 4060 Ti 8 GB を目指す場合は有意な差です。
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。 Mistral 7B Instruct は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には 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 : Mistral 7B Instruct (7B). より高性能 : Llama 3.1 8B (8B)。迷っている場合は、これを実行してください 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。