Qwen 2.5 Coder 32BvsLlama 3.3 70B Instruct
徹底比較： Qwen 2.5 Coder 32B （32B パラメータ、Alibaba）および Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta)。量子化形式ごとの必要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＆ペーストは行われていません。
要約
| 特徴 | Qwen 2.5 Coder 32B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| パラメータ | 32B | 70B |
| ファミリー | Qwen | Llama |
| 著者 | Alibaba | Meta |
| 開発国 | CN | US |
| ライセンス | Apache 2.0 | Llama 3.3 Community |
| コンテキスト | 131,072トークン | 128 000 トークン |
| 公開日 | 2024年11月 | 2024年12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 | Qwen 2.5 Coder 32B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 19 GB | 40 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 23 GB | 48 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 35 GB | 75 GB |
| FP16（最高品質） | 64 GB | 140 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 32 GB | 64 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 | Qwen 2.5 Coder 32B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 30 tok/s · Q5_K_M | ✗ 重すぎる |
| 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) | 12 tok/s · Q8 | ✗ 重すぎる |
ユースケース別評価
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強みと弱み
Qwen 2.5 Coder 32B
2024 年末には、コード分野のオープンウェイトモデルの代表格でしたが、現在は Qwen3-Coder / Devstral 世代に追い抜かれています。
- 最高のオープンウェイト・コーディングLLM
- HumanEval で非常に高い（2024 参照）
- 128k コンテキスト
- VRAM 20+ GB 必須
- 一般的なチャットでは劣る
インストール
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
よくある質問
RTX 4090（24GB）では、Qwen 2.5 Coder 32BとLlama 3.3 70B Instructのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090上でQwen 2.5 Coder 32Bは Q5_K_M (~30トークン/秒)、Llama 3.3 70B Instruct は24GBでも収まらないです。詳細は以下の通りです 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 Coder 32B に必要な容量は 19 GB であるのに対し、40 GB です。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
コーディングには、Qwen 2.5 Coder 32BとLlama 3.3 70B Instructのどちらが適していますか？
Qwen 2.5 Coder 32B が最も適しています（コード特化、HumanEval 最高スコア）。IDE コパイロットとして使用する場合は、と組み合わせる Continue またはAider。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Qwen 2.5 Coder 32B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Llama 3.3 70B Instruct はLlama 3.3 Communityライセンスで提供されています。こちらの条件も確認してください。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 Coder 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。