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Qwen 3 8BvsLlama 3.1 8B

Comparativa completa entre Qwen 3 8B (8B parámetros, Alibaba) 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
Parámetros 8B 8B
Familia Qwen Llama
Autor Alibaba Meta
Origen CN US
Licencia Apache 2.0 Llama 3 Community
Contexto 131 072 tokens 131 072 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 8B Llama 3.1 8B
Q4_K_M (ligero) 5 GB 6 GB
Q5_K_M (equilibrio) 6 GB 7 GB
Q8 (casi sin pérdida) 9 GB 10 GB
FP16 (máxima calidad) 16 GB 18 GB
RAM (solo CPU) 10 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 Qwen 3 8B Llama 3.1 8B
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 80 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 30 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 10 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 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.

Chat general
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Razonamiento / matemáticas
Qwen 3 8B gana. Modelo de razonamiento explícito (chain-of-thought), mejor en problemas de matemáticas/lógica.
RAG / documentos largos
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Agentes y uso de herramientas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Despliegue ligero
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
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Fortalezas y debilidades

Alibaba · 8B

Qwen 3 8B

Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k mediante YaRN).

  • Modo de razonamiento que se puede activar y desactivar
  • 119 idiomas
  • 131k ctx (con YaRN)
  • Apache 2.0
  • Modo de razonamiento verboso
  • Ecosistema menos maduro que el de Qwen 2.5

Instalación

ollama run qwen3:8b
Meta · 8B

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

ollama run llama3.1:8b

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 8B o Llama 3.1 8B?

En una RTX 4090, Qwen 3 8B funciona en FP16 (~90 tok/s), Llama 3.1 8B en FP16 (~80 tok/s). Si solo se tiene en cuenta la velocidad de generación, Qwen 3 8B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

En Q4_K_M, Qwen 3 8B cabe en 5 GB frente a 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?

Qwen 3 8B 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 : Qwen 3 8B (8B). Más capaz : Qwen 3 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.

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