Llama 3.1 8BvsMistral 7B Instruct
Comparativa completa entre Llama 3.1 8B (8 mil millones de parámetros, Meta) y Mistral 7B Instruct (7B, Mistral AI). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo: no se copia ni se pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Llama 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| Parámetros | 8B | 7B |
| Familia | Llama | Mistral |
| Autor | Meta | Mistral AI |
| Origen | US | FR |
| Licencia | Llama 3 Community | Apache 2.0 |
| Contexto | 131 072 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | julio de 2024 | septiembre de 2023 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Llama 3.1 8B | Mistral 7B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 6 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 7 GB | 6 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 10 GB | 9 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 18 GB | 16 GB |
| RAM (solo CPU) | 10 GB | 8 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | 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 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
Llama 3.1 8B
Un referente entre los modelos de pesos abiertos. Contexto de 128k, sólido en todos los ámbitos.
- 128k de contexto
- Excelente relación calidad/tamaño
- Muy bueno en programación y seguimiento de instrucciones
- Licencia Meta <700M MAU
- Superado por Qwen 3 8B en la mayoría de los benchmarks
- Sin visión
Instalación
Mistral 7B Instruct
El clásico francés. Rápido, versátil, excelente base para empezar.
- Excelente relación calidad/velocidad
- Bueno en francés
- Licencia Apache completamente libre
- Ecosistema maduro (fine-tunes, versiones cuantizadas)
- Más débil que los modelos 2024+ en razonamiento
- Contexto de solo 32k
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Llama 3.1 8B o Mistral 7B Instruct?
En una RTX 4090, Llama 3.1 8B funciona en FP16 (~80 tok/s), Mistral 7B Instruct en FP16 (~90 tok/s). En velocidad pura, Mistral 7B Instruct gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Llama 3.1 8B o Mistral 7B Instruct: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral 7B Instruct lleva ventaja: está entrenado con un corpus denso en francés. El otro sigue siendo utilizable, pero para usos menos exigentes.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Mistral 7B Instruct cabe en 5 GB contre 6 GB para su rival — una diferencia de 1 GB, significativa si apuntas a una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Llama 3.1 8B se distribuye bajo la licencia Llama 3 Community — revisa las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). Mistral 7B Instruct está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Mistral 7B Instruct (7B). Más capaz : Llama 3.1 8B (8B). Si dudas, arranca el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.