Kan ik Llama 3.3 70B Instruct Turbo lokaal draaien?

Niet deze specifieke gehoste versie — de gewichten zijn hier niet gepubliceerd, dus het draait alleen via API. De onderliggende Llama 3.3 70B-architectuur heeft elders open gewichten beschikbaar, maar deze Turbo-variant met FP8-quantisatie is een gehoste aanbieding.

Wat kost het en hoe lang is de context?

De prijs is $0,10 per miljoen invoertokens en $0,32 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van 131.072 tokens.

Hoe verschilt de Turbo-versie van de standaard Llama 3.3 70B?

De Turbo-versie gebruikt FP8-quantisatie voor snellere inferentiesnelheden; de afweging is een kleine vermindering in nauwkeurigheid vergeleken met het volledige precisie-model.

Llama 3.3 70B Instruct Turbo

4204°

#llm #meta-llama #chat #schrijven #vertaling #meertalig

Draait op Graydient

DeepInfra openen

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

Easy Creator (Prism) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Het beste voor beginners. Krachtige workflows, lage leercurve.

PirateDiffusion Telegram

Onbeperkt · vast bedrag

Maak video's, afbeeldingen, aangepaste chatpersonages en meer.

Pro studio (SpyGlass) Web

Onbeperkt · vast bedrag

Blader door modellen, render en verfijn vanaf elke browser of telefoon.

Discord bot (Vector)

Onbeperkt · vast bedrag

Voeg Vector toe aan je server of sluit je aan bij de Vector Discord. Maak alles wat je wilt!

Unified Editor Web

Onbeperkt · vast bedrag

Editor voor afbeeldingen en video: render, bewerk, schaal op en meer op één pagina.

Lokale apps Lokaal

Installatie vereist

Installeer lokale programma's als je computer krachtig genoeg is.

ModelDuel Web

Betaal per gebruik

Genereer dezelfde prompt op maximaal 50 checkpoint-/basismodellen tegelijk.

Huur een GPU in de cloud

Graydient Cloud GPU

Onbeperkt · vast bedrag

Vast bedrag, onbeperkt gebruik. Dit model installeer je met één klik.

RunPod Cloud GPU

Per minuut afgerekend

Huur een GPU per minuut en stel het model zelf in.

Gidsen voor dit model

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Alle gidsen

meta-llama | 131.072 token context | $0,10/M input, $0,32/M output. Llama 3.3-70B Turbo is een sterk geoptimaliseerde versie van het Llama 3.3-70B model, gebruikmakend van FP8-quantisatie om aanzienlijk snellere inferentiesnelheden te leveren met een kleine concessie in nauwkeurigheid. Het model is ontworpen om behulpzaam, veilig en flexibel te zijn, met focus op verantwoord inzetten en het beperken van potentiële risico’s zoals bias, toxiciteit en desinformatie. Het behaalt state-of-the-art prestaties op diverse benchmarks, waaronder conversatietaken, taalvertaling en tekstgeneratie.

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct Turbo is Meta's 70 miljard parameters tellende instructie-getunede model dat draait op FP8-quantisatie voor snellere inferentie tegen een kleine nauwkeurigheidskost. Met $0,10 per miljoen invoertokens zit het ruim onder de meeste frontier-modellen, en de 131K context verwerkt lange documenten zonder problemen. Het is geschikt voor ontwikkelaars en teams die solide algemene output nodig hebben op volume zonder een grote API-rekening.

Bekend om

FP8-quantisatie levert merkbaar snellere inferentie dan de basis 70B
Sterk in conversatietaken, vertaling en tekstgeneratie
131.072-token contextvenster verwerkt lange documenten comfortabel
Zeer lage invoerprijs van $0,10 per miljoen tokens

Let op

FP8-quantisatie introduceert een kleine nauwkeurigheidsafweging ten opzichte van het volledige precisie-model
Gewichten zijn niet open in deze gehoste versie; je kunt het hier niet lokaal draaien
Meta's verantwoordelijke implementatiebeperkingen kunnen bepaalde creatieve of randgeval-uitvoer beperken

Het beste voor

Prompts om te proberen

Vertaal en leg register uit

Vertaal de volgende alinea naar het Frans en schrijf daarna één zin waarin je eventuele register- of toonkeuzes uitlegt en waarom: 'The committee has elected to defer the motion pending further review of the financial disclosures submitted by the third-party auditors.'

Vat een lang document samen

Hier is een lang contractgedeelte. Vat het samen in begrijpelijk Nederlands onder drie kopjes: wat elke partij moet doen, wat een schending veroorzaakt en wat de straffen zijn. Houd elke sectie maximaal twee zinnen. [Plak je contracttekst onder deze regel]

Stel een lastige e-mail op

Schrijf een professionele maar warme e-mail waarin je een voorstel van een leverancier afwijst. De leverancier is volhardend en we willen de deur openhouden voor toekomstig werk, maar de huidige prijs ligt 40% boven ons budget en de planning past niet bij onze Q3-lancering. Houd het onder 150 woorden.

Vergelijk met

Llama 3.2 3B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.05/M invoer, $0.33/M uitvoer
Llama 3.1 70B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.40/M invoer, $0.40/M uitvoer
Llama 3.3 70B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.10/M invoer, $0.32/M uitvoer
Meta Llama 3 70B Instruct
Model met open gewichten
8,192 token context · $0.30/M invoer, $0.40/M uitvoer

Meer tekstmodellen van meta-llama

Veelgestelde vragen

Kan ik Llama 3.3 70B Instruct Turbo lokaal draaien?: Niet deze specifieke gehoste versie — de gewichten zijn hier niet gepubliceerd, dus het draait alleen via API. De onderliggende Llama 3.3 70B-architectuur heeft elders open gewichten beschikbaar, maar deze Turbo-variant met FP8-quantisatie is een gehoste aanbieding.
Wat kost het en hoe lang is de context?: De prijs is $0,10 per miljoen invoertokens en $0,32 per miljoen uitvoertokens, met een contextvenster van 131.072 tokens.
Hoe verschilt de Turbo-versie van de standaard Llama 3.3 70B?: De Turbo-versie gebruikt FP8-quantisatie voor snellere inferentiesnelheden; de afweging is een kleine vermindering in nauwkeurigheid vergeleken met het volledige precisie-model.

Oordeel van de kapitein
Een echt goedkoop, snel 70B-klasse model dat zijn plek verdient als je volume-output nodig hebt zonder frontier-prijzen te betalen.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Hoe te installeren

Hoe Ollama te installeren en een lokale AI te draaien (Windows, Mac, Linux)

11 okt 2026

DeepInfra openen

Vergelijkbare modellen

Mixtral 8x22B Instruct

TEXT / LLM

Llama 3.1 70B Instruct

TEXT / LLM

Hermes 3 70B Instruct

TEXT / LLM

Ling 3.0 Flash Sante

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Llama 3.3 70B Instruct Turbo is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen, bekijk de populariteitsscore om de trend te zien en open het op PirateDiffusion of BitVector om het te proberen.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm meta-llama chat schrijven vertaling meertalig budget

Bladeren op modelfamilie