¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B localmente?

Sí, los pesos son abiertos y están alojados en Hugging Face bajo meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Herramientas como Ollama y LM Studio pueden ejecutar versiones cuantizadas, aunque 70B es exigente — espera necesitar 40 GB o más de VRAM o RAM según el nivel de cuantización.

¿Cuánto cuesta vía API?

El precio en facts line es $0.59 por millón de tokens de entrada y $0.79 por millón de tokens de salida, lo cual es bajo para un modelo de esta clase de capacidad.

¿Cómo se compara con modelos Llama 3 más pequeños?

Meta posiciona 3.3 70B como superior a variantes más pequeñas en benchmarks comunes, pero aún ejecutable en hardware de consumo con cuantización; si necesitas algo más ligero y rápido, el 8B Instruct es el paso obvio hacia abajo, a costa de calidad en tareas más difíciles.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #chat #multilingüe #escritura #local

Funciona en Graydient

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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 del capitán

Escrito por Captain, el editor de la casa

Notas del 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct es el modelo de Meta afinado para instrucciones, texto de entrada y salida, a escala de 70B, con pesos abiertos que puedes descargar y ejecutar por ti mismo. Está orientado al diálogo multilingüe en ocho idiomas y, según Meta, supera a muchos modelos de chat abiertos y cerrados en benchmarks estándar de este tamaño. Con un costo inferior a un dólar por millón de tokens vía API, se sitúa en un punto intermedio útil entre modelos pequeños y rápidos y modelos fronterizos costosos.

Conocido por

Chat multilingüe sólido en inglés, alemán, francés, italiano, portugués, hindi, español y tailandés
Pesos abiertos: descarga, hospeda tú mismo o cuantiza como prefieras
Competitivo en seguimiento de instrucciones en la clase 70B sin precios de frontera
Ventana de contexto de 128k tokens que cubre la mayoría de tareas con documentos largos

Cuidado con

Solo texto — no admite entrada de imagen, audio o video a pesar de que la familia Llama 3 incluye variantes multimodales
70B es pesado; necesitarás una cantidad considerable de VRAM o RAM de CPU para ejecutarlo localmente con precisión completa
La licencia de Meta permite un uso amplio pero con restricciones; revísala antes de un despliegue comercial

Mejor para

Prompts para probar

Respuesta multilingüe a cliente

Un cliente nos escribió en español: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Redacta una respuesta profesional y empática en español, luego proporciona un resumen en inglés de lo que dijiste para nuestros registros internos.

Resumir y traducir

Aquí hay un párrafo en alemán: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Resume el punto clave en una oración y luego traduce el párrafo completo al hindi.

Reescribir para mayor claridad

Reescribe el siguiente texto legal en inglés sencillo que un no abogado pueda entender en 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 con

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

Más modelos de texto de meta-llama

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B localmente?: Sí, los pesos son abiertos y están alojados en Hugging Face bajo meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Herramientas como Ollama y LM Studio pueden ejecutar versiones cuantizadas, aunque 70B es exigente — espera necesitar 40 GB o más de VRAM o RAM según el nivel de cuantización.
¿Cuánto cuesta vía API?: El precio en facts line es $0.59 por millón de tokens de entrada y $0.79 por millón de tokens de salida, lo cual es bajo para un modelo de esta clase de capacidad.
¿Cómo se compara con modelos Llama 3 más pequeños?: Meta posiciona 3.3 70B como superior a variantes más pequeñas en benchmarks comunes, pero aún ejecutable en hardware de consumo con cuantización; si necesitas algo más ligero y rápido, el 8B Instruct es el paso obvio hacia abajo, a costa de calidad en tareas más difíciles.

Veredicto del capitán
Un modelo de chat con pesos abiertos realmente capaz, a un precio y tamaño que lo hacen difícil de rechazar para trabajo multilingüe.

Ficha del modelo en Hugging Face

El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.

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Updated Oct 22, 2026

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Cómo se suma esta puntuación

Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

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Llama 3.3 70B Instruct es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.

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