Llama 3.1 405B : matériel et adéquation métier
- Tools
- Reasoning
- Multilingual
- Long context
Poids ouverts à l'échelle de la frontière, listé pour ancrer le haut de gamme. Prévoyez un cluster de serveurs ou des GPU cloud loués.
- Paramètres
- ~405B
- Contexte
- ~128K tokens
- Déploiement
- cloud
- VRAM en 4 bits
- ~230GB
À quoi sert Llama 3.1 405B
- ▸Déploiements privés à la qualité de la frontière
- ▸Raisonnement de niveau recherche
Meilleurs choix de quantification
Mémoire approximative par quantification (poids + cache KV à contexte modéré). À considérer comme ±.
| Quant. | ~Mémoire | Quand l’utiliser |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~230GB | Meilleur compromis taille/qualité — le choix par défaut habituel pour le service local. |
| Q8_0 | ~410GB | Plus grande fidélité ; ~1,7× la mémoire du 4 bits. |
| FP16 | ~810GB | Précision complète ; empreinte la plus grande, meilleure qualité. |
Exécuter Llama 3.1 405B en local
Téléchargez et exécutez avec Ollama, ou récupérez les poids sur Hugging Face.
$ ollama run llama3.1:405bmeta-llama/Llama-3.1-405B-InstructMatériel compatible
Appareils de notre catalogue évalués pour Llama 3.1 405B, les plus adaptés d’abord.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Tient en Q8_0 (~410GB) avec ~153.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~410GBFonctionne bien - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Tient en Q8_0 (~410GB) avec ~153.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~410GBFonctionne bien - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~169GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~124.1GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~124.1GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~70.4GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~70.4GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~84.5GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~84.5GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Même la quantification la plus légère (~230GB) dépasse la mémoire utilisable (~84.5GB). Choisissez un modèle plus petit ou montez en gamme de matériel.
Non recommandé
Utilisez-le dans l’AI Business OS
Llama 3.1 405B convient à ces archétypes d’agent de l’AI Business OS :
Un modèle n’est que le moteur. Dans l’AI Business OS, il est entouré de permissions, d’outils, de connecteurs, de RAG et d’un audit pour accomplir un vrai travail métier en toute sécurité — découvrez comment fonctionne l’AI Business OS →
Questions fréquentes
De quel matériel ai-je besoin pour exécuter Llama 3.1 405B ?+
En 4 bits, il vous faut environ ~230GB de mémoire utilisable. L’option auto-hébergeable minimale de notre catalogue est la Supermicro 8x H100 SuperServer. Pour une exécution confortable, nous recommandons la Supermicro 8x H100 SuperServer.
Quelle quantification utiliser pour Llama 3.1 405B ?+
Q4_K_M est le choix par défaut habituel — le meilleur compromis taille/qualité. Passez à Q8_0 ou FP16 si vous avez de la mémoire en réserve et voulez plus de fidélité.
Faut-il exécuter Llama 3.1 405B en local ou dans le cloud ?+
Pour Llama 3.1 405B, le cloud / l’API est recommandé. Sa taille ou son modèle d’hébergement font du cloud le choix pratique ; associez-le à de plus petits modèles locaux pour le travail privé quotidien.
Autres tailles de la famille Llama
Tous les modèles Llama →Même famille, taille différente. Choisissez la variante adaptée à votre matériel.
Modèles associés
Choix similaires — modèles de la même famille et de taille la plus proche du même type.
Utilisez Llama 3.1 405B dans votre AI Business OS
BrainOutput vous aide à exécuter Llama 3.1 405B comme un agent métier privé — entouré des outils, connecteurs, RAG et garde-fous dont il a besoin pour accomplir un vrai travail sur du matériel que vous contrôlez.