Llama 3.3 70B : matériel et adéquation métier
- Tools
- Reasoning
- Multilingual
- Long context
Un modèle ouvert flagship offrant une qualité quasi à la frontière pour de nombreuses tâches métier. La pleine précision nécessite du multi-GPU/datacenter ; le 4 bits l'ouvre aux stations de travail haut de gamme.
- Paramètres
- ~70B
- Contexte
- ~128K tokens
- Déploiement
- hybrid
- VRAM en 4 bits
- ~42GB
À quoi sert Llama 3.3 70B
- ▸RAG de haute qualité
- ▸Centre de commande founder-ops
- ▸Assistance au code
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 | ~42GB | Meilleur compromis taille/qualité — le choix par défaut habituel pour le service local. |
| Q8_0 | ~75GB | Plus grande fidélité ; ~1,7× la mémoire du 4 bits. |
| FP16 | ~140GB | Précision complète ; empreinte la plus grande, meilleure qualité. |
Exécuter Llama 3.3 70B en local
Téléchargez et exécutez avec Ollama, ou récupérez les poids sur Hugging Face.
$ ollama run llama3.3:70bmeta-llama/Llama-3.3-70B-InstructMatériel compatible
Appareils de notre catalogue évalués pour Llama 3.3 70B, les plus adaptés d’abord.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Tient en FP16 (~140GB) avec ~423.2GB de marge — environ 4 instances simultanées.
FP16 · ~140GBFonctionne bien - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Tient en FP16 (~140GB) avec ~423.2GB de marge — environ 4 instances simultanées.
FP16 · ~140GBFonctionne bien - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Tient en FP16 (~140GB) avec ~29GB de marge — environ 1 instance simultanée.
FP16 · ~140GBFonctionne bien - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Tient en Q8_0 (~75GB) avec ~49.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~75GBFonctionne bien - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Tient en Q8_0 (~75GB) avec ~49.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~75GBFonctionne bien - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Tient en Q4_K_M (~42GB) avec ~28.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q4_K_M · ~42GBFonctionne bien - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Tient en Q4_K_M (~42GB) avec ~28.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q4_K_M · ~42GBFonctionne bien - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Tient en Q8_0 (~75GB) avec ~9.5GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~75GBFonctionne bien - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Tient en Q8_0 (~75GB) avec ~9.5GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~75GBFonctionne bien - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Tient en Q8_0 (~75GB) avec ~9.5GB de marge — environ 1 instance simultanée.
Q8_0 · ~75GBFonctionne bien
Utilisez-le dans l’AI Business OS
Llama 3.3 70B 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 3.3 70B ?+
En 4 bits, il vous faut environ ~42GB de mémoire utilisable. L’option auto-hébergeable minimale de notre catalogue est la NVIDIA RTX A6000. Pour une exécution confortable, nous recommandons la Supermicro 8x H100 SuperServer.
Quelle quantification utiliser pour Llama 3.3 70B ?+
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 3.3 70B en local ou dans le cloud ?+
Pour Llama 3.3 70B, l’hybride est recommandé. Exécutez-le en local là où il tient et basculez vers le cloud pour les pics ou les tâches plus volumineuses.
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 3.3 70B dans votre AI Business OS
BrainOutput vous aide à exécuter Llama 3.3 70B 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.