Saltar al contenido

Llama 3.3 70B Instruct

MetaMeta · 70,6B · Denso

Llama 3.3 70B Instruct es un modelo de 70,6B de Meta con un contexto de 128K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 42,4 GB; con 55 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K1,3 GB41,2 GB
8K2,5 GB42,4 GB
32K10 GB49,9 GB
128K40 GB79,9 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B Instruct en local?

¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B Instruct en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 42,4 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Llama 3.3 70B Instruct?

Unos 42,4 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 72,6 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.