Pot rula Llama 3.3 70B local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Unelte precum Ollama și LM Studio pot rula versiuni cuantizate, deși 70B este solicitant — așteaptă-te să ai nevoie de 40 GB sau mai mult de VRAM sau RAM în funcție de nivelul de cuantizare.

Cât costă prin API?

Prețul este de 0,59 USD per milion de tokeni de intrare și 0,79 USD per milion de tokeni de ieșire, ceea ce este scăzut pentru un model cu această capacitate.

Cum se compară cu modelele Llama 3 mai mici?

Meta poziționează 3.3 70B ca depășind variantele mai mici pe benchmark-uri comune, dar fiind totuși rulabil pe hardware de consum cu cuantizare; dacă ai nevoie de ceva mai ușor și mai rapid, 8B Instruct este pasul evident în jos, cu costul calității la sarcini mai dificile.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #chat #multilingv #scris #local

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

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

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct este modelul Meta ajustat pentru instrucțiuni, text-in/text-out, la scara de 70B, cu greutăți deschise pe care le poți descărca și rula singur. Vizează dialog multilingv în opt limbi și, conform Meta, depășește multe modele de chat deschise și închise pe benchmark-uri standard la această dimensiune. La sub un dolar per milion de tokeni prin API, se situează într-un punct util între modelele mici și rapide și cele frontieră scumpe.

Cunoscut pentru

Chat multilingv puternic în engleză, germană, franceză, italiană, portugheză, hindi, spaniolă și thailandeză
Greutăți deschise: descarcă, găzduiește singur sau cuantizează cum dorești
Urmărire competitivă a instrucțiunilor la clasa 70B fără prețuri frontieră
Fereastra de context de 128k tokeni acoperă majoritatea sarcinilor cu documente lungi

Atenție la

Doar text — fără input de imagine, audio sau video, deși familia Llama 3 suportă variante multimodale
70B este greu; vei avea nevoie de VRAM sau RAM CPU substanțial pentru a-l rula local la precizie completă
Licența Meta permite utilizare largă, dar are restricții; verifică înainte de utilizare comercială

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Răspuns multilingv pentru client

Un client ne-a scris în spaniolă: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Redactează un răspuns profesional, empatic în spaniolă, apoi oferă un rezumat în engleză pentru evidențele noastre interne.

Rezumați și traduceți

Iată un paragraf în germană: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Rezumă punctul cheie într-o propoziție, apoi traduce întregul paragraf în hindi.

Rescrie pentru claritate

Rescrie următorul text legal în engleză simplă, astfel încât un non-jurist să-l înțeleagă în mai puțin de 30 de secunde: '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.'

Compară cu

Llama 3.2 3B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.05/M intrare, $0.33/M ieșire
Llama 3.1 70B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.40/M intrare, $0.40/M ieșire
Llama 3.3 70B Instruct Turbo
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.32/M ieșire
Llama 3.2 1B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 60,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.20/M ieșire

Mai multe modele text de la meta-llama

Întrebări frecvente

Pot rula Llama 3.3 70B local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Unelte precum Ollama și LM Studio pot rula versiuni cuantizate, deși 70B este solicitant — așteaptă-te să ai nevoie de 40 GB sau mai mult de VRAM sau RAM în funcție de nivelul de cuantizare.
Cât costă prin API?: Prețul este de 0,59 USD per milion de tokeni de intrare și 0,79 USD per milion de tokeni de ieșire, ceea ce este scăzut pentru un model cu această capacitate.
Cum se compară cu modelele Llama 3 mai mici?: Meta poziționează 3.3 70B ca depășind variantele mai mici pe benchmark-uri comune, dar fiind totuși rulabil pe hardware de consum cu cuantizare; dacă ai nevoie de ceva mai ușor și mai rapid, 8B Instruct este pasul evident în jos, cu costul calității la sarcini mai dificile.

Verdictul căpitanului
Un model de chat cu greutăți deschise cu adevărat capabil, la un preț și o dimensiune care îl fac greu de ignorat pentru munca multilingvă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Gemini 4 Argon

TEXT / LLM

Qwen3 Coder 480B A35B Instruct Turbo

TEXT / LLM

Qwen3 235B A22B Thinking 2507

TEXT / LLM

Fusion

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Llama 3.3 70B Instruct este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm meta-llama chat multilingv scris local

Răsfoiește după familia de modele