Mistral Nemo 12B InstructvsLlama 3.1 8B
Comparativa completa entre Mistral Nemo 12B Instruct (12B parámetros, Mistral AI) y Llama 3.1 8B (8B, Meta). 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, sin copiar y pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Parámetros | 12B | 8B |
| Familia | Mistral | Llama |
| Autor | Mistral AI | Meta |
| Origen | FR | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | julio de 2024 | julio de 2024 |
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 | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 7 GB | 6 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 9 GB | 7 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 13 GB | 10 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 24 GB | 18 GB |
| RAM (solo CPU) | 16 GB | 10 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 | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 70 tok/s · FP16 | 80 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | 30 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q5_K_M | 10 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 30 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
Mistral Nemo 12B Instruct
Desarrollado conjuntamente con NVIDIA. Contexto de 128k, tokenizador Tekken, buen rendimiento en varios idiomas europeos.
- 128k de contexto
- Buen rendimiento multilingüe en lenguas europeas
- Apache 2.0 totalmente libre
- Excelente equilibrio en 12B
- Peor que Small 3.1 en razonamiento
- Sin visión
Instalación
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
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct o Llama 3.1 8B?
En una RTX 4090, Mistral Nemo 12B Instruct se ejecuta en FP16 (~70 tok/s), Llama 3.1 8B en FP16 (~80 tok/s). Si solo se tiene en cuenta la velocidad de generación, Llama 3.1 8B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Nemo 12B Instruct o Llama 3.1 8B: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Nemo 12B 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, Llama 3.1 8B cabe en 6 GB contre 7 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?
Mistral Nemo 12B Instruct está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Llama 3.1 8B está bajo la licencia Llama 3 Community — revisa también las condiciones. Para SaaS, da preferencia a Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Llama 3.1 8B (8B). Más capaz : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Si dudas, abre 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.