Posso eseguire Llama 3.3 70B localmente?

Sì, i pesi sono open e ospitati su Hugging Face sotto meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Strumenti come Ollama e LM Studio possono eseguire versioni quantizzate, anche se 70B è impegnativo — aspettati di aver bisogno di 40 GB o più di VRAM o RAM a seconda del livello di quantizzazione.

Quanto costa via API?

Il prezzo indicativo è di $0,59 per milione di token in input e $0,79 per milione in output, che è basso per un modello di questa classe di capacità.

Come si confronta con modelli Llama 3 più piccoli?

Meta posiziona il 3.3 70B come superiore alle varianti più piccole su benchmark comuni pur essendo eseguibile su hardware consumer con quantizzazione; se ti serve qualcosa di più leggero e veloce, l'8B Instruct è il passo ovvio in giù, a costo di qualità su compiti più difficili.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #chat #multilingue #scrittura #locale

Funziona su Graydient

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Tutte le guide

Meta | 131,072 token context | $0.10/M input, $0.32/M output. The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model is optimized for multilingual dialogue use cases and outperforms many of the available open source and closed chat models on common industry benchmarks. Supported languages: English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish, and Thai. Model CardOpens in new tab

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct è il modello di Meta a 70 miliardi di parametri, istruito per seguire comandi testuali, con pesi open che puoi scaricare ed eseguire da solo. Punta al dialogo multilingue in otto lingue e, secondo Meta, supera molti modelli chat aperti e chiusi su benchmark standard a questa scala. A meno di un dollaro per milione di token via API, si colloca in una fascia intermedia utile tra modelli piccoli e veloci e quelli costosi all'avanguardia.

Conosciuto per

Chat multilingue forte in inglese, tedesco, francese, italiano, portoghese, hindi, spagnolo e thai
Pesi aperti: scarica, self-host o quantizza come vuoi
Eccellente capacità di seguire istruzioni nella classe 70B senza prezzi da frontiera
Finestra di contesto da 128k token copre la maggior parte dei compiti su documenti lunghi

Attenzione a

Solo testo — nessun input immagine, audio o video nonostante la famiglia Llama 3 supporti varianti multimodali
70B è pesante; serviranno VRAM o RAM CPU sostanziali per eseguirlo localmente a piena precisione
La licenza di Meta consente un uso ampio ma con restrizioni; verifica prima di usi commerciali

Ideale per

Prompt da provare

Risposta clienti multilingue

Un cliente ci ha scritto in spagnolo: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Redigi una risposta professionale ed empatica in spagnolo, poi fornisci un riassunto in inglese di quanto detto per i nostri archivi interni.

Riassumi e traduci

Ecco un paragrafo in tedesco: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Riassumi il punto chiave in una frase, poi traduci l'intero paragrafo in hindi.

Riscrivi per chiarezza

Riscrivi il seguente testo legale in inglese semplice che un non addetto ai lavori possa capire in meno di 30 secondi: 'The indemnifying party shall defend, indemnify and hold harmless the indemnified party from and against any and all claims, damages, losses, costs and expenses arising out of or relating to any breach of this Agreement.'

Confronta con

Llama 3.2 3B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.05/M, output $0.33/M
Llama 3.1 70B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.40/M, output $0.40/M
Llama 3.3 70B Instruct Turbo
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.32/M
Llama 3.2 1B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 60,000 token · Input $0.03/M, output $0.20/M

Altri modelli di testo da meta-llama

Domande frequenti

Posso eseguire Llama 3.3 70B localmente?: Sì, i pesi sono open e ospitati su Hugging Face sotto meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Strumenti come Ollama e LM Studio possono eseguire versioni quantizzate, anche se 70B è impegnativo — aspettati di aver bisogno di 40 GB o più di VRAM o RAM a seconda del livello di quantizzazione.
Quanto costa via API?: Il prezzo indicativo è di $0,59 per milione di token in input e $0,79 per milione in output, che è basso per un modello di questa classe di capacità.
Come si confronta con modelli Llama 3 più piccoli?: Meta posiziona il 3.3 70B come superiore alle varianti più piccole su benchmark comuni pur essendo eseguibile su hardware consumer con quantizzazione; se ti serve qualcosa di più leggero e veloce, l'8B Instruct è il passo ovvio in giù, a costo di qualità su compiti più difficili.

Verdetto del capitano
Un modello chat con pesi aperti davvero capace a un prezzo e dimensione che lo rendono difficile da non considerare per lavori multilingue.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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Llama 3.3 70B Instruct è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

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