Qwen 3 14BvsMistral Nemo 12B Instruct
Comparativa completa entre Qwen 3 14B (14 mil millones de parámetros, Alibaba) y Mistral Nemo 12B Instruct (12B, 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 y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Qwen 3 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 12B |
| Familia | Qwen | Mistral |
| Autor | Alibaba | Mistral AI |
| Origen | CN | FR |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 131 072 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2025 | 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 menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Qwen 3 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 28 GB | 24 GB |
| RAM (solo CPU) | 16 GB | 16 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 | Qwen 3 14B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 tok/s · FP16 | 25 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
Qwen 3 14B
Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
- Modelo denso de 14B que iguala a Qwen 2.5 32B Base
- Razonamiento híbrido
- 131k ctx
- Aún no alcanza el nivel de los modelos especializados en razonamiento en AIME
Instalación
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
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o Mistral Nemo 12B Instruct?
En una RTX 4090, Qwen 3 14B se ejecuta en Q8 (~55 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct en FP16 (~70 tok/s). En términos de velocidad de generación, Mistral Nemo 12B Instruct gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Qwen 3 14B o Mistral Nemo 12B Instruct : ¿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, Mistral Nemo 12B Instruct cabe en 7 GB frente a 9 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Qwen 3 14B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Mistral Nemo 12B 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 Nemo 12B Instruct (12B). Más capaz : Qwen 3 14B (14B). 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.