Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Llama 3.3 70B brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Llama 3.3 70B Instruct
Meta · 70,6B · Dense
Llama 3.3 70B Instruct ist ein 70,6B-Modell von Meta mit 128K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 42,4 GB; mit 55 GB bleibt Luft für lange Chats.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 1,3 GB | 41,2 GB |
| 8K | 2,5 GB | 42,4 GB |
| 32K | 10 GB | 49,9 GB |
| 128K | 40 GB | 79,9 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Llama 3.3 70B bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Llama 3.3 70B Instruct lokal ausführen?
Kann ich Llama 3.3 70B Instruct lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 42,4 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht Llama 3.3 70B Instruct?
Etwa 42,4 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 72,6 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.