Kan jag köra Llama 3.3 70B Instruct Turbo lokalt?

Inte denna specifika hostade version – vikterna är inte publicerade här, så den körs endast via API. Den underliggande Llama 3.3 70B-arkitekturen har öppna vikter tillgängliga på andra håll, men denna Turbo-variant med FP8-kvantisering är ett hostat erbjudande.

Vad kostar det och hur lång är kontexten?

Priset är 0,10 USD per miljon inmatningstoken och 0,32 USD per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 131 072 token.

Hur skiljer sig Turbo-versionen från standard Llama 3.3 70B?

Turbo-versionen använder FP8-kvantisering för snabbare inferenshastigheter; avvägningen är en mindre noggrannhetsminskning jämfört med fullprecisionsmodellen.

Llama 3.3 70B Instruct Turbo

4204°

#llm #meta-llama #chatt #skrivande #översättning #fler språk

Körs på Graydient

Öppna DeepInfra

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

Easy Creator (Prism) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bäst för nybörjare. Kraftfulla arbetsflöden, låg inlärningströskel.

PirateDiffusion Telegram

Obegränsat · fast avgift

Skapa videor, bilder, anpassade chattpersonligheter med mera.

Pro studio (SpyGlass) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bläddra bland modeller, rendera och förbättra från vilken webbläsare eller telefon som helst.

Discord bot (Vector)

Obegränsat · fast avgift

Lägg till Vector till din server eller gå med i Vector Discord. Skapa vad som helst!

Unified Editor Webb

Obegränsat · fast avgift

Redigerare för bilder och video: rendera, redigera, förstora och mer på en sida.

Lokala appar

Kräver installation

Installera lokala program om din dator har tillräcklig prestanda.

ModelDuel Webb

Betala per användning

Generera samma prompt på upp till 50 checkpoint-/basmodeller samtidigt.

Hyra GPU i molnet

Graydient Cloud GPU

Obegränsat · fast avgift

Fast avgift, obegränsad användning. Denna modell installeras med ett klick.

RunPod Cloud GPU

Debiteras per minut

Hyra GPU per minut och installera modellen själv.

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Alla guider

meta-llama | 131,072 token kontext | $0.10/M input, $0.32/M output. Llama 3.3-70B Turbo är en starkt optimerad version av Llama 3.3-70B-modellen, som använder FP8-kvantisering för att leverera betydligt snabbare inferenshastigheter med en mindre kompromiss i noggrannhet. Modellen är designad för att vara hjälpsam, säker och flexibel, med fokus på ansvarsfull distribution och att minska potentiella risker som bias, toxicitet och desinformation. Den uppnår toppresultat på olika benchmarks, inklusive konversationsuppgifter, språköversättning och textgenerering.

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct Turbo är Metas 70-miljarders instruktionsanpassade modell som körs med FP8-kvantisering för snabbare inferens till en liten noggrannhetskostnad. Till 0,10 USD per miljon inmatningstoken ligger den långt under de flesta frontier-modeller, och 131K kontext hanterar långa dokument utan problem. Den passar utvecklare och team som behöver stabil allmän output i volym utan en stor API-räkning.

Känd för

FP8-kvantisering ger märkbart snabbare inferens än bas-70B
Stark inom konversation, översättning och textgenerering
131 072 tokens kontextfönster hanterar långa dokument bekvämt
Mycket låg inmatningskostnad på 0,10 USD per miljon tokens

Se upp för

FP8-kvantisering medför en mindre noggrannhetsavvägning jämfört med fullprecisionsmodellen
Vikterna är inte öppna i denna hostade version; du kan inte köra den lokalt härifrån
Metas ansvarsfulla distributionsbegränsningar kan begränsa vissa kreativa eller kantfall

Bäst för

Chatt och assistenter

Promptar att prova

Översätt och förklara register

Översätt följande stycke till franska, och skriv sedan en mening som förklarar eventuella val av register eller ton och varför: 'The committee has elected to defer the motion pending further review of the financial disclosures submitted by the third-party auditors.'

Sammanfatta ett långt dokument

Här är en lång kontraktssektion. Sammanfatta den på enkelt engelska under tre rubriker: vad varje part måste göra, vad som utlöser ett avtalsbrott, och vilka påföljder som gäller. Håll varje avsnitt till max två meningar. [Klistra in din kontraktstext under denna rad]

Skriv ett knepigt mejl

Skriv ett professionellt men varmt mejl som tackar nej till en leverantörs förslag. Leverantören har varit envis och vi vill hålla dörren öppen för framtida samarbeten, men nuvarande pris är 40 % över vår budget och tidsplanen passar inte vår Q3-lansering. Håll det under 150 ord.

Jämför med

Llama 3.2 3B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.05/M indata, $0.33/M utdata
Llama 3.1 70B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.40/M indata, $0.40/M utdata
Llama 3.3 70B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.32/M utdata
Meta Llama 3 70B Instruct
Öppen vikt-modell
8,192 tokens kontext · $0.30/M indata, $0.40/M utdata

Fler textmodeller från meta-llama

Vanliga frågor

Kan jag köra Llama 3.3 70B Instruct Turbo lokalt?: Inte denna specifika hostade version – vikterna är inte publicerade här, så den körs endast via API. Den underliggande Llama 3.3 70B-arkitekturen har öppna vikter tillgängliga på andra håll, men denna Turbo-variant med FP8-kvantisering är ett hostat erbjudande.
Vad kostar det och hur lång är kontexten?: Priset är 0,10 USD per miljon inmatningstoken och 0,32 USD per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 131 072 token.
Hur skiljer sig Turbo-versionen från standard Llama 3.3 70B?: Turbo-versionen använder FP8-kvantisering för snabbare inferenshastigheter; avvägningen är en mindre noggrannhetsminskning jämfört med fullprecisionsmodellen.

Kaptens omdöme
En verkligt billig, snabb modell i 70B-klassen som förtjänar sin plats när du behöver volymgenomströmning utan frontier-priser.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur man installerar

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

Liknande modeller

Mistral Small 3.2 24B

TEXT / LLM

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B

TEXT / LLM

GLM Flash Latest

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Llama 3.3 70B Instruct Turbo är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller, se dess hettapoäng och prova den på PirateDiffusion eller BitVector.

Fler Text / LLM-modeller llm meta-llama chatt skrivande översättning fler språk budget

Bläddra efter modellfamilj