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Llama 3.1 8B vs Qwen3 8B: Especificações, Preços e Qual Escolher (2026)

Llama 3.1 8B vs Qwen3 8B — os dois melhores modelos compactos para GPUs de 8 GB. Abaixo está a comparação detalhada lado a lado: especificações, preços de API, janela de contexto, requisitos de hardware local e uma recomendação clara, baseada em dados, sobre qual escolher.

EspecificaçõesLlama 3.1 8BQwen3 8B
DesenvolvedorMetaAlibaba
TipoLLM (densa)LLM (densa)
Parâmetros8B8B
Janela de contexto128K128K
ModalidadeTexto → TextoTexto → Texto
LicençaLlama 3.1 Community (aberta)Apache 2.0 (aberta)
Pesos abertos✅ Yes✅ Yes
Preço de entrada (US$/1 milhão)$0.02$0.04
Preço de saída (US$/1 milhão)$0.03$0.14
VRAM (4 bits)~5 GB~5 GB
GPU mínima (local)Qualquer GPU de 8 GBRTX 3060 8GB / qualquer GPU de 8 GB
Lançado20242025

Principais diferenças

  • Custo: Llama 3.1 8B é 189% mais barata que a Qwen3 8B com base no custo médio por token.
  • Abertura: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU pode executá-los.
  • Execute o Llama 3.1 8B localmente: ~~5 GB em 4 bits (mínimo: qualquer GPU de 8 GB).
  • Execute Qwen3 8B localmente: ~~5 GB em 4 bits (mínimo: RTX 3060 8GB / qualquer GPU de 8 GB).

Qual você deve escolher?

Escolha o Llama 3.1 8B se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.

Escolha Qwen3 8B se ele se encaixar na sua pilha tecnológica existente ou se você preferir a Alibaba.

→ Estime custos reais no Calculadora de custos da API · verifique o hardware local no Calculadora de VRAM · navegue por todos os 30+ modelos.

Todas as especificações e preços são obtidas em tempo real do nosso Banco de dados de modelos de IA e mantidos atualizados. Compare qualquer um desses modelos com outros ou estime seus próprios gastos mensais com as calculadoras gratuitas acima.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan é fundador e editor do Convly.ai. Ele criou e mantém o banco de dados em tempo real de modelos de IA do site, seu índice de relação custo-desempenho, bem como suas calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, custos de API e economia de autohospedagem. Escreve sobre precificação de modelos, resultados de benchmarks e hardware necessário para executar modelos de IA localmente, preferindo sempre dados mensuráveis às alegações dos fabricantes.

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