Llama 3.3 70B Instruct Turbo
4204°
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Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
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Easy Creator (Prism) Web
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Ideal para principiantes. Flujos de trabajo potentes, curva de aprendizaje baja.
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Explora modelos, renderiza y mejora desde cualquier navegador o teléfono.
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Agrega Vector a tu servidor o únete al Discord de Vector. ¡Crea lo que quieras!
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Editor para imágenes y video: renderiza, edita, mejora y más en una sola página.
Apps locales
Requiere configuración
Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
Paga por uso
Genera el mismo prompt en hasta 50 modelos checkpoint/base a la vez.
Guías para este modelo
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¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
meta-llama | contexto de 131,072 tokens | $0.10/M entrada, $0.32/M salida. Llama 3.3-70B Turbo es una versión altamente optimizada del modelo Llama 3.3-70B, utilizando cuantización FP8 para ofrecer velocidades de inferencia significativamente más rápidas con una pequeña pérdida en precisión. El modelo está diseñado para ser útil, seguro y flexible, con un enfoque en el despliegue responsable y la mitigación de riesgos potenciales como sesgos, toxicidad y desinformación. Logra un rendimiento de vanguardia en varios benchmarks, incluyendo tareas conversacionales, traducción de idiomas y generación de texto.
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Llama 3.3 70B Instruct Turbo es el modelo afinado para instrucciones de 70 mil millones de Meta que funciona con cuantización FP8 para una inferencia más rápida a costa de una pequeña pérdida de precisión. A $0.10 por millón de tokens de entrada, está muy por debajo de la mayoría de modelos frontier, y su contexto de 131K maneja documentos largos sin problemas. Es ideal para desarrolladores y equipos que necesitan salida sólida de propósito general a gran volumen sin una factura API elevada.
Conocido por
- Cuantización FP8 que ofrece inferencia notablemente más rápida que el 70B base
- Fuerte en tareas conversacionales, traducción y generación de texto
- Ventana de contexto de 131,072 tokens que maneja documentos largos cómodamente
- Precio de entrada muy bajo a $0.10 por millón de tokens
Cuidado con
- La cuantización FP8 introduce una pequeña pérdida de precisión respecto al modelo de precisión completa
- Los pesos no están abiertos en esta versión alojada; no se puede ejecutar localmente desde aquí
- Las restricciones de despliegue responsable de Meta pueden limitar ciertos outputs creativos o en casos límite
Prompts para probar
Traducir y explicar registro
Traduce el siguiente párrafo al francés, luego escribe una oración explicando las elecciones de registro o tono que hiciste y por qué: 'El comité ha decidido aplazar la moción pendiente de una revisión adicional de las divulgaciones financieras presentadas por los auditores externos.'
Resumir un documento largo
Aquí hay una sección larga de contrato. Resúmela en inglés sencillo bajo tres encabezados: qué debe hacer cada parte, qué desencadena un incumplimiento y cuáles son las penalizaciones. Mantén cada sección en máximo dos oraciones. [Pega tu texto de contrato debajo de esta línea]
Redactar un correo complicado
Escribe un correo profesional pero cálido rechazando la propuesta de un proveedor. El proveedor ha sido persistente y queremos dejar la puerta abierta para futuros trabajos, pero el precio actual está un 40% por encima de nuestro presupuesto y el cronograma no encaja con nuestro lanzamiento en el tercer trimestre. Mantén el correo en menos de 150 palabras.
Comparar con
- Llama 3.2 3B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.05/M entrada, $0.33/M salida
- Llama 3.1 70B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.40/M entrada, $0.40/M salida
- Llama 3.3 70B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.10/M entrada, $0.32/M salida
- Meta Llama 3 70B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 8,192 tokens · $0.30/M entrada, $0.40/M salida
Más modelos de texto de meta-llama
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B Instruct Turbo localmente?
- No esta versión alojada específica — los pesos no están publicados aquí, por lo que solo funciona vía API. La arquitectura subyacente Llama 3.3 70B tiene pesos abiertos disponibles en otros lugares, pero esta variante Turbo con cuantización FP8 es una oferta alojada.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la longitud del contexto?
- El precio es $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.32 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 131,072 tokens.
- ¿En qué se diferencia la versión Turbo del Llama 3.3 70B estándar?
- La versión Turbo usa cuantización FP8 para ofrecer velocidades de inferencia más rápidas; el compromiso es una reducción menor en precisión comparado con el modelo de precisión completa.
Veredicto del capitánUn modelo de clase 70B genuinamente barato y rápido que se gana su lugar cuando necesitas alto volumen sin pagar precios frontier.
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.
Ranking badge
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.
Llama 3.3 70B Instruct Turbo 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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