Posso rodar o Llama 3.3 70B localmente?

Sim, os pesos são abertos e hospedados no Hugging Face em meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Ferramentas como Ollama e LM Studio podem rodar versões quantizadas, embora 70B seja exigente — espere precisar de 40 GB ou mais de VRAM ou RAM dependendo do nível de quantização.

Quanto custa via API?

O preço na linha de fatos é $0,59 por milhão de tokens de entrada e $0,79 por milhão de tokens de saída, o que é baixo para um modelo dessa capacidade.

Como ele se compara a modelos menores do Llama 3?

A Meta posiciona o 3.3 70B como superior a variantes menores em benchmarks comuns, ainda rodável em hardware consumidor com quantização; se precisar de algo mais leve e rápido, o 8B Instruct é o passo óbvio para baixo, com perda de qualidade em tarefas mais difíceis.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #chat #multilíngue #escrita #local

Funciona no Graydient

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Editor para imagens e vídeos: renderize, edite, aumente a resolução e mais em uma única página.

OpenRouter Terminal / API

Pague por token

Converse com este modelo no navegador ou chame-o do seu código com uma chave API.

Apps locais Local

Requer configuração

Instale programas locais se seu computador tiver hardware compatível.

ModelDuel Web

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Gere o mesmo prompt em até 50 modelos checkpoint/base ao mesmo tempo.

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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

Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct é o modelo da Meta ajustado para instruções, texto para texto, na escala 70B, com pesos abertos que você pode baixar e rodar. Ele mira diálogo multilíngue em oito idiomas e, segundo a Meta, supera muitos modelos abertos e fechados em benchmarks padrão nessa escala. A menos de um dólar por milhão de tokens via API, fica em um meio-termo útil entre modelos pequenos e rápidos e os caros de ponta.

Conhecido por

Chat multilíngue forte em inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês
Pesos abertos: baixe, hospede ou quantize como quiser
Seguindo instruções competitivamente na classe 70B sem preço de ponta
Janela de contexto de 128k tokens cobre a maioria das tarefas com documentos longos

Fique atento a

Só texto — sem entrada de imagem, áudio ou vídeo apesar da família Llama 3 suportar variantes multimodais
70B é pesado; você precisará de VRAM ou RAM substancial para rodar localmente em precisão total
A licença da Meta permite uso amplo, mas tem restrições; confira antes do uso comercial

Melhor para

Sugestões para tentar

Resposta multilíngue ao cliente

Um cliente nos escreveu em espanhol: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Redija uma resposta profissional e empática em espanhol, depois forneça um resumo em inglês do que você disse para nossos registros internos.

Resuma e traduza

Aqui está um parágrafo em alemão: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Resuma o ponto principal em uma frase, depois traduza o parágrafo completo para o hindi.

Reescreva para clareza

Reescreva o seguinte texto jurídico em inglês simples que um leigo possa entender em menos de 30 segundos: '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.'

Comparar com

Llama 3.2 3B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.05/M, saída $0.33/M
Llama 3.1 70B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.40/M, saída $0.40/M
Llama 3.3 70B Instruct Turbo
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.32/M
Llama 3.2 1B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 60,000 tokens · entrada $0.03/M, saída $0.20/M

Mais modelos de texto de meta-llama

Perguntas frequentes

Posso rodar o Llama 3.3 70B localmente?: Sim, os pesos são abertos e hospedados no Hugging Face em meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Ferramentas como Ollama e LM Studio podem rodar versões quantizadas, embora 70B seja exigente — espere precisar de 40 GB ou mais de VRAM ou RAM dependendo do nível de quantização.
Quanto custa via API?: O preço na linha de fatos é $0,59 por milhão de tokens de entrada e $0,79 por milhão de tokens de saída, o que é baixo para um modelo dessa capacidade.
Como ele se compara a modelos menores do Llama 3?: A Meta posiciona o 3.3 70B como superior a variantes menores em benchmarks comuns, ainda rodável em hardware consumidor com quantização; se precisar de algo mais leve e rápido, o 8B Instruct é o passo óbvio para baixo, com perda de qualidade em tarefas mais difíceis.

Veredito do capitão
Um modelo de chat com pesos abertos genuinamente capaz, a um preço e tamanho que o tornam difícil de ignorar para trabalho multilíngue.

Ficha do modelo no Hugging Face

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

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Updated Oct 22, 2026

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Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

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