Bisakah saya menjalankan Llama 3.3 70B Instruct Turbo secara lokal?

Tidak untuk versi hosting spesifik ini — bobotnya tidak dipublikasikan di sini, jadi hanya bisa dijalankan via API. Arsitektur Llama 3.3 70B dasar memiliki bobot terbuka yang tersedia di tempat lain, tapi varian Turbo dengan kuantisasi FP8 ini adalah penawaran hosting.

Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?

Harga $0,10 per juta token input dan $0,32 per juta token output, dengan jendela konteks 131.072 token.

Apa perbedaan versi Turbo dengan Llama 3.3 70B standar?

Versi Turbo menggunakan kuantisasi FP8 untuk memberikan kecepatan inferensi lebih cepat; komprominya adalah sedikit pengurangan akurasi dibandingkan model presisi penuh.

Llama 3.3 70B Instruct Turbo

4204°

#llm #meta-llama #obrolan #menulis #terjemahan #multibahasa

Berjalan di Graydient

Buka DeepInfra

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Terbaik untuk pemula. Alur kerja yang kuat, kurva pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tak terbatas · biaya tetap

Buat video, gambar, persona chat kustom, dan lainnya.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Jelajahi model, render, dan perbaiki dari browser atau ponsel mana pun.

Discord bot (Vector)

Tak terbatas · biaya tetap

Tambahkan Vector ke servermu atau gabung Discord Vector. Buat apa saja!

Unified Editor Web

Tak terbatas · biaya tetap

Editor untuk gambar dan video: render, edit, tingkatkan kualitas, dan lainnya dalam satu halaman.

Aplikasi lokal

Perlu pengaturan

Install program lokal kalau komputermu punya hardware yang cukup.

ModelDuel Web

Bayar per penggunaan

Hasilkan prompt yang sama pada hingga 50 model checkpoint/base sekaligus.

Sewa GPU di cloud

Graydient Cloud GPU

Tak terbatas · biaya tetap

Biaya tetap, penggunaan tanpa batas. Model ini terpasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Dikenakan per menit

Sewa GPU per menit dan atur model sendiri.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Semua panduan

meta-llama | konteks token 131.072 | $0,10/M input, $0,32/M output. Llama 3.3-70B Turbo adalah versi yang sangat dioptimalkan dari model Llama 3.3-70B, menggunakan kuantisasi FP8 untuk memberikan kecepatan inferensi yang jauh lebih cepat dengan sedikit pengorbanan akurasi. Model ini dirancang untuk membantu, aman, dan fleksibel, dengan fokus pada penerapan yang bertanggung jawab dan mitigasi risiko potensial seperti bias, toksisitas, dan misinformasi. Model ini mencapai kinerja mutakhir pada berbagai tolok ukur, termasuk tugas percakapan, terjemahan bahasa, dan generasi teks.

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct Turbo adalah model 70B yang disetel instruksi dari Meta yang berjalan dengan kuantisasi FP8 untuk inferensi lebih cepat dengan sedikit pengorbanan akurasi. Dengan harga $0,10 per juta token input, model ini jauh di bawah sebagian besar model frontier, dan konteks 131K menangani dokumen panjang tanpa masalah. Cocok untuk pengembang dan tim yang membutuhkan output serbaguna yang solid dalam volume besar tanpa tagihan API besar.

Dikenal untuk

Kuantisasi FP8 memberikan inferensi yang terasa lebih cepat dibandingkan 70B dasar
Kuat dalam tugas percakapan, terjemahan, dan generasi teks
Jendela konteks 131.072 token menangani dokumen panjang dengan nyaman
Harga input sangat rendah $0,10 per juta token

Waspadai

Kuantisasi FP8 memperkenalkan sedikit pengorbanan akurasi dibandingkan model presisi penuh
Bobot tidak terbuka pada versi hosting ini; Anda tidak bisa menjalankannya secara lokal dari sini
Keterbatasan penerapan bertanggung jawab Meta mungkin membatasi keluaran kreatif atau kasus tepi tertentu

Terbaik untuk

Prompt untuk dicoba

Terjemahkan dan jelaskan register

Terjemahkan paragraf berikut ke bahasa Prancis, lalu tulis satu kalimat yang menjelaskan pilihan register atau nada yang Anda buat dan alasannya: 'The committee has elected to defer the motion pending further review of the financial disclosures submitted by the third-party auditors.'

Ringkas dokumen panjang

Berikut adalah bagian kontrak panjang. Ringkas dalam bahasa Inggris sederhana di bawah tiga judul: apa yang harus dilakukan masing-masing pihak, apa yang memicu pelanggaran, dan apa sanksinya. Batasi setiap bagian maksimal dua kalimat. [Tempel teks kontrak Anda di bawah garis ini]

Buat email sulit

Tulis email profesional namun hangat menolak proposal vendor. Vendor sudah gigih dan kami ingin membuka peluang kerja sama di masa depan, tapi harga saat ini 40% di atas anggaran kami dan jadwal tidak cocok untuk peluncuran Q3 kami. Batasi di bawah 150 kata.

Bandingkan dengan

Llama 3.2 3B Instruct
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.05/M input, $0.33/M output
Llama 3.1 70B Instruct
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.40/M input, $0.40/M output
Llama 3.3 70B Instruct
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.10/M input, $0.32/M output
Meta Llama 3 70B Instruct
Model dengan bobot terbuka
konteks 8,192 token · $0.30/M input, $0.40/M output

Model teks lain dari meta-llama

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Llama 3.3 70B Instruct Turbo secara lokal?: Tidak untuk versi hosting spesifik ini — bobotnya tidak dipublikasikan di sini, jadi hanya bisa dijalankan via API. Arsitektur Llama 3.3 70B dasar memiliki bobot terbuka yang tersedia di tempat lain, tapi varian Turbo dengan kuantisasi FP8 ini adalah penawaran hosting.
Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?: Harga $0,10 per juta token input dan $0,32 per juta token output, dengan jendela konteks 131.072 token.
Apa perbedaan versi Turbo dengan Llama 3.3 70B standar?: Versi Turbo menggunakan kuantisasi FP8 untuk memberikan kecepatan inferensi lebih cepat; komprominya adalah sedikit pengurangan akurasi dibandingkan model presisi penuh.

Putusan Kapten
Model kelas 70B yang benar-benar murah dan cepat yang layak dipilih saat Anda butuh throughput volume tanpa membayar harga frontier.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Cara memasang

Cara Menginstal Ollama dan Menjalankan AI Lokal (Windows, Mac, Linux)

11 Okt 2026

Buka DeepInfra

Model Serupa

Llama 3.1 70B Instruct

TEXT / LLM

Claude Fable Latest

TEXT / LLM

GPT 3.5 Turbo (older v0613)

TEXT / LLM

Gemma 2 27B

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Llama 3.3 70B Instruct Turbo adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya, lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya, dan buka di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencobanya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm meta-llama obrolan menulis terjemahan multibahasa anggaran

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model