Llama 3.1 8BvsQwen 2.5 7B
徹底比較： Llama 3.1 8B (8Bパラメータ、Meta) および Qwen 2.5 7B （7B、Alibaba）。量子化ごとの必要VRAM、基準となる4基の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データから計算されており、ページ間のコピー＆ペーストはありません。
要約
| 特徴 | Llama 3.1 8B | Qwen 2.5 7B |
|---|---|---|
| パラメータ | 8B | 7B |
| ファミリー | Llama | Qwen |
| 著者 | Meta | Alibaba |
| 開発国 | US | CN |
| ライセンス | Llama 3 Community | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 131,072トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | 2024年7月 | 2024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 | Qwen 2.5 7B |
|---|---|---|
| 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 | 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 |
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
Qwen 2.5 7B
多言語および論理的推論に優れています。128kのコンテキストをサポート。
- 128k コンテキスト
- その時代における最良の7Bモデル
- Apache 2.0
- 多言語対応とコーディングに非常に優れている
- 2025年にQwen 3 8Bに性能で追い抜かれた
- 専門的なコーディングではQwen2.5-Coderより劣る
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Qwen 2.5 7Bのどちらですか？
RTX 4090上でLlama 3.1 8Bは FP16 (~80 tok/s)、Qwen 2.5 7Bで FP16 （約 90 tok/s）。純粋なスループットでは、 Qwen 2.5 7B 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？
Q4_K_M の場合、 Qwen 2.5 7B 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。 Qwen 2.5 7B 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 : Qwen 2.5 7B (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。