Maaari ko bang patakbuhin ang Llama 3.3 70B nang lokal?

Oo, bukas ang weights at naka-host sa Hugging Face sa ilalim ng meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Ang mga tool tulad ng Ollama at LM Studio ay maaaring magpatakbo ng mga quantised na bersyon, pero mabigat ang 70B — asahan na kakailanganin mo ng 40 GB o higit pang VRAM o RAM depende sa antas ng quantisation.

Magkano ang gastos sa API?

Ang presyo ay $0.59 kada milyon input tokens at $0.79 kada milyon output tokens, na mababa para sa ganitong klase ng modelo.

Paano ito ikinumpara sa mas maliliit na Llama 3 models?

Ipinoposisyon ng Meta ang 3.3 70B bilang mas mahusay kaysa sa mas maliliit na variant sa mga karaniwang benchmark habang maaari pa ring patakbuhin sa consumer hardware gamit ang quantisation; kung kailangan mo ng mas magaan at mabilis, ang 8B Instruct ang malinaw na mas mababang hakbang, kapalit ng kalidad sa mas mahihirap na gawain.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #chat #maramihang wika #pagsusulat #lokal

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

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

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Llama 3.3 70B Instruct ay instruction-tuned na text-in/text-out na modelo ng Meta sa 70B scale, na may open weights na maaari mong i-download at patakbuhin nang sarili. Nakatuon ito sa multilingual dialogue sa walong wika at, ayon sa Meta, nalalampasan nito ang maraming open at closed chat models sa mga standard benchmark sa ganitong laki. Sa halagang mas mababa sa isang dolyar kada milyon tokens sa API, ito ay nasa kapaki-pakinabang na gitna sa pagitan ng maliliit at mabilis na modelo at mga mamahaling frontier models.

Kilalang-kilala sa

Malakas na multilingual chat sa English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish at Thai
Open weights: i-download, i-self-host o i-quantise ayon sa gusto
Mapagkumpitensyang pagsunod sa instruksyon sa 70B class nang hindi frontier ang presyo
128k token context window na sumasaklaw sa karamihan ng mahahabang dokumento

Mag-ingat sa

Text lang — walang image, audio o video input kahit na sumusuporta ang mas malawak na Llama 3 family ng multimodal variants
Mabigat ang 70B; kakailanganin mo ng malaking VRAM o CPU RAM para patakbuhin ito nang lokal sa full precision
Pinapayagan ng lisensya ng Meta ang malawak na gamit pero may mga restriksyon; suriin bago gamitin sa komersyal

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Multilingual na sagot sa customer

Sumulat ang isang customer sa amin sa Spanish: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Gumawa ng propesyonal at mahabaging sagot sa Spanish, pagkatapos ay magbigay ng English summary ng sinabi mo para sa aming internal na talaan.

Ibuod at isalin

Narito ang isang talata sa German: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Ibuod ang pangunahing punto sa isang pangungusap, pagkatapos isalin ang buong talata sa Hindi.

Isulat muli para sa kalinawan

Isulat muli ang sumusunod na legal boilerplate sa payak na English na maiintindihan ng hindi abogado sa loob ng 30 segundo: '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.'

Ihambing sa

Llama 3.2 3B Instruct
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.05/M input, $0.33/M output
Llama 3.1 70B Instruct
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.40/M input, $0.40/M output
Llama 3.3 70B Instruct Turbo
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.10/M input, $0.32/M output
Llama 3.2 1B Instruct
Modelong bukas ang timbang
60,000 token na konteksto · $0.03/M input, $0.20/M output

Higit pang mga text model mula sa meta-llama

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Llama 3.3 70B nang lokal?: Oo, bukas ang weights at naka-host sa Hugging Face sa ilalim ng meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Ang mga tool tulad ng Ollama at LM Studio ay maaaring magpatakbo ng mga quantised na bersyon, pero mabigat ang 70B — asahan na kakailanganin mo ng 40 GB o higit pang VRAM o RAM depende sa antas ng quantisation.
Magkano ang gastos sa API?: Ang presyo ay $0.59 kada milyon input tokens at $0.79 kada milyon output tokens, na mababa para sa ganitong klase ng modelo.
Paano ito ikinumpara sa mas maliliit na Llama 3 models?: Ipinoposisyon ng Meta ang 3.3 70B bilang mas mahusay kaysa sa mas maliliit na variant sa mga karaniwang benchmark habang maaari pa ring patakbuhin sa consumer hardware gamit ang quantisation; kung kailangan mo ng mas magaan at mabilis, ang 8B Instruct ang malinaw na mas mababang hakbang, kapalit ng kalidad sa mas mahihirap na gawain.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na kapaki-pakinabang na open-weights chat model sa presyo at laki na mahirap kontrahin para sa multilingual na trabaho.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Llama 3.3 70B Instruct ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm meta-llama chat maramihang wika pagsusulat lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model

Mga Text / LLM model

434