Llama 3.3 70B InstructvsQwen 2.5 32B
徹底比較： Llama 3.3 70B Instruct (70Bパラメータ、Meta) および Qwen 2.5 32B (32B, Alibaba)。量子化ごとの必要 VRAM、4 台の基準 GPU で測定した処理速度（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＆ペーストはありません。
要約
| 特徴 | Llama 3.3 70B Instruct | Qwen 2.5 32B |
|---|---|---|
| パラメータ | 70B | 32B |
| ファミリー | Llama | Qwen |
| 著者 | Meta | Alibaba |
| 開発国 | US | CN |
| ライセンス | Llama 3.3 Community | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 128 000 トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | 2024年12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 3.3 70B Instruct | Qwen 2.5 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 40 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 48 GB | 23 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 75 GB | 35 GB |
| FP16（最高品質） | 140 GB | 64 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 64 GB | 32 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 3.3 70B Instruct | Qwen 2.5 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 重すぎる | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 重すぎる | 12 tok/s · Q8 |
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 3.3 70B Instruct
Llama 3.1 405B と同等の品質を、1/6 のサイズで実現。重みはコミュニティライセンスで提供され、HF でのアクセスには承認が必要。
- 405Bと同等の品質を6分の1のサイズで
- 128k ctx
- 推論とコードに非常に強い
- HF gated（Meta の利用規約に同意）
- MAUが7億を超える場合の条項付きコミュニティライセンス
- ビジョン非対応
インストール
Qwen 2.5 32B
ほとんどのベンチマークで 70B に匹敵。
- 2024年のオープンウェイト32Bモデルの代表格
- 128k コンテキスト
- Apache 2.0
- 数学・コード・論理的推論に非常に優れる
- Q4で 19 GBのVRAMが必要
- 2025年にQwen 3 32Bに後れを取る
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Llama 3.3 70B InstructとQwen 2.5 32Bのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090上で24GBではLlama 3.3 70B Instructは保持できません。一部をCPUに転送する必要があります。Qwen 2.5 32Bはこれに含まれます Q5_K_M (~30 tok/s)。詳細はを参照してください。 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 32B 収まる容量 19 GB contre 40 GB 競合モデルとの差は21GBで、RTX 3060や4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは顕著です
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Llama 3.3 70B Instruct はLlama 3.3 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 32B 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 32B (32B)。 より高性能 : Llama 3.3 70B Instruct (70B)。迷っている場合はこれを起動してください 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。