Mistral Nemo 12B InstructvsLlama 3.1 8B
Vollständiger Vergleich zwischen Mistral Nemo 12B Instruct (12 Mrd. Parameter, Mistral AI) und Llama 3.1 8B (8B, Meta). Benötigter VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Parameter | 12B | 8B |
| Familie | Mistral | Llama |
| Autor | Mistral AI | Meta |
| Herkunft | FR | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | Llama 3 Community |
| Kontext | 128 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Juli 2024 | Juli 2024 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Mistral Nemo 12B Instruct | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 7 GB | 6 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 9 GB | 7 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 13 GB | 10 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 24 GB | 18 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 16 GB | 10 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | 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 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Mistral Nemo 12B Instruct
Gemeinsam mit NVIDIA entwickelt. 128k ctx, Tekken-Tokenizer, stark bei mehrsprachigen Aufgaben mit europäischen Sprachen.
- 128k Kontext
- Stark bei mehrsprachigen Aufgaben in europäischen Sprachen
- Apache 2.0, völlig frei nutzbar
- Ausgezeichneter Kompromiss bei 12B
- Schlechter als Small 3.1 beim Reasoning
- Keine Bildunterstützung
Installation
Llama 3.1 8B
Referenz unter den Open-Weight-Modellen. 128k Kontext, solide in allen Bereichen.
- 128k Kontext
- Ausgezeichnetes Verhältnis von Qualität zu Größe
- Sehr gut beim Programmieren und Befolgen von Anweisungen
- Meta-Lizenz <700M MAU
- Von Qwen 3 8B in den meisten Benchmarks übertroffen
- Keine Bildunterstützung
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Mistral Nemo 12B Instruct oder Llama 3.1 8B?
Auf einer RTX 4090 läuft Mistral Nemo 12B Instruct in FP16 (~70 Tok/s), Llama 3.1 8B in FP16 (~80 tok/s). Was den reinen Durchsatz betrifft, Llama 3.1 8B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Mistral Nemo 12B Instruct oder Llama 3.1 8B: Welches Modell ist auf Französisch besser?
Für gehobenes Französisch (Texterstellung, Zusammenfassung, Übersetzung) Mistral Nemo 12B Instruct hat die Nase vorn – mit einem reichhaltigen französischsprachigen Korpus trainiert. Das andere Modell bleibt nutzbar, allerdings für weniger anspruchsvolle Anwendungen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Llama 3.1 8B passt in 6 GB contre 7 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 1 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Mistral Nemo 12B Instruct ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Llama 3.1 8B steht unter der Lizenz Llama 3 Community – prüfen Sie auch die Bedingungen. Bevorzugen Sie für SaaS Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Llama 3.1 8B (8B). Leistungsfähiger : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.