Mistral Nemo 12B InstructvsQwen 3 8B
Vollständiger Vergleich zwischen Mistral Nemo 12B Instruct (12 Mrd. Parameter, Mistral AI) und Qwen 3 8B (8B, Alibaba). 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 | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| Parameter | 12B | 8B |
| Familie | Mistral | Qwen |
| Autor | Mistral AI | Alibaba |
| Herkunft | FR | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 128 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Juli 2024 | April 2025 |
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 | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 7 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 9 GB | 6 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 13 GB | 9 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 24 GB | 16 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 | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 70 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 Tok/s · Q8 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q5_K_M | 12 Tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 35 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
Qwen 3 8B
Hybrider Thinking/Fast-Modus. 119 Sprachen, 32k nativ (131k via YaRN).
- Umschaltbarer Thinking-Modus
- 119 Sprachen
- 131k ctx (mit YaRN)
- Apache 2.0
- Ausführlicher Thinking-Modus
- Ökosystem weniger ausgereift als bei Qwen 2.5
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf der RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct oder Qwen 3 8B?
Auf einer RTX 4090 läuft Mistral Nemo 12B Instruct in FP16 (~70 tok/s), Qwen 3 8B in FP16 (~90 tok/s). In reinem Durchsatz, Qwen 3 8B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Mistral Nemo 12B Instruct oder Qwen 3 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, Qwen 3 8B passt in 5 GB contre 7 GB für seinen Rivalen — eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Mistral Nemo 12B Instruct ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Qwen 3 8B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Qwen 3 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.