Tôi có thể chạy Llama 3.3 70B trên máy cá nhân không?

Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face tại meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Các công cụ như Ollama và LM Studio có thể chạy bản lượng tử hóa, nhưng 70B rất nặng — cần khoảng 40 GB VRAM hoặc RAM tùy mức lượng tử hóa.

Chi phí qua API là bao nhiêu?

Giá là 0,59 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,79 USD cho mỗi triệu token đầu ra, khá thấp cho mô hình có khả năng này.

So với các mô hình Llama 3 nhỏ hơn thì sao?

Meta định vị 3.3 70B vượt trội các phiên bản nhỏ hơn trên chuẩn đánh giá phổ biến trong khi vẫn có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng với lượng tử hóa; nếu cần nhẹ và nhanh hơn, 8B Instruct là lựa chọn giảm cấp, nhưng chất lượng kém hơn với tác vụ khó.

Llama 3.3 70B Instruct

5314°

#llm #meta-llama #trò chuyện #đa ngôn ngữ #viết #cục bộ

Chạy trên Graydient

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

Easy Creator (Prism) Web

Không giới hạn · phí cố định

Tốt nhất cho người mới bắt đầu. Quy trình làm việc mạnh mẽ, dễ học.

PirateDiffusion Telegram

Không giới hạn · phí cố định

Tạo video, hình ảnh, nhân vật chat tùy chỉnh và nhiều hơn nữa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Không giới hạn · phí cố định

Duyệt mô hình, render và chỉnh sửa từ bất kỳ trình duyệt hay điện thoại nào.

Discord bot (Vector)

Không giới hạn · phí cố định

Thêm Vector vào máy chủ của bạn hoặc tham gia Discord của Vector. Tạo mọi thứ!

Unified Editor Web

Không giới hạn · phí cố định

Trình chỉnh sửa cho hình ảnh và video: render, chỉnh sửa, nâng cấp và nhiều hơn nữa trên một trang.

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Ứng dụng cục bộ

Cần thiết lập

Cài đặt các chương trình local nếu máy tính của bạn có phần cứng đủ mạnh.

ModelDuel Web

Trả theo lượt dùng

Tạo cùng một lệnh trên tối đa 50 mô hình checkpoint/cơ sở cùng lúc.

Thuê GPU trên đám mây

Graydient Cloud GPU

Không giới hạn · phí cố định

Phí cố định, dùng không giới hạn. Mô hình này cài đặt chỉ với một lần nhấp.

RunPod Cloud GPU

Tính phí theo phút

Thuê GPU theo phút và tự thiết lập mô hình.

Hướng dẫn cho mô hình này

Cách Cài Đặt Ollama và Chạy AI Cục Bộ (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào

LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc

Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?

Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tất cả hướng dẫn

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

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Llama 3.3 70B Instruct là mô hình của Meta được tinh chỉnh theo hướng dẫn, đầu vào/ra dạng văn bản với quy mô 70 tỷ tham số, có trọng số mở bạn có thể tải và chạy. Nó hướng tới đối thoại đa ngôn ngữ trên tám ngôn ngữ và theo Meta, vượt nhiều mô hình chat mở và đóng trên các chuẩn đánh giá ở kích cỡ này. Với giá dưới một đô la mỗi triệu token qua API, nó nằm ở mức trung gian hữu ích giữa mô hình nhỏ nhanh và mô hình tiên tiến đắt tiền.

Nổi tiếng với

Chat đa ngôn ngữ mạnh trên tiếng Anh, Đức, Pháp, Ý, Bồ Đào Nha, Hindi, Tây Ban Nha và Thái
Trọng số mở: tải về, tự host hoặc lượng tử hóa tùy ý
Tuân theo hướng dẫn cạnh tranh trong lớp 70B mà không giá cao
Cửa sổ ngữ cảnh 128k token đáp ứng hầu hết tác vụ tài liệu dài

Cẩn thận với

Chỉ văn bản — không nhận đầu vào hình ảnh, âm thanh hay video dù Llama 3 có biến thể đa phương tiện
70B nặng; cần nhiều VRAM hoặc RAM CPU để chạy cục bộ với độ chính xác đầy đủ
Giấy phép Meta cho phép dùng rộng nhưng có hạn chế; kiểm tra trước khi dùng thương mại

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Trả lời khách đa ngôn ngữ

Một khách hàng viết cho chúng tôi bằng tiếng Tây Ban Nha: 'Hola, compré el producto hace dos semanas y aún no ha llegado. ¿Pueden ayudarme?' Soạn thư trả lời chuyên nghiệp, đồng cảm bằng tiếng Tây Ban Nha, rồi tóm tắt nội dung bằng tiếng Anh cho hồ sơ nội bộ.

Tóm tắt và dịch

Đây là đoạn văn tiếng Đức: 'Die Bundesregierung hat heute ein neues Klimaschutzpaket vorgestellt, das bis 2035 eine Reduzierung der CO2-Emissionen um 70 Prozent vorsieht.' Tóm tắt ý chính trong một câu, rồi dịch toàn bộ đoạn sang tiếng Hindi.

Viết lại cho dễ hiểu

Viết lại đoạn văn pháp lý sau bằng tiếng Anh đơn giản để người không chuyên luật hiểu trong dưới 30 giây: '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.'

So sánh với

Llama 3.2 3B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.05/M, đầu ra $0.33/M
Llama 3.1 70B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.40/M, đầu ra $0.40/M
Llama 3.3 70B Instruct Turbo
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.32/M
Llama 3.2 1B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 60,000 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.20/M

Thêm mô hình văn bản từ meta-llama

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Llama 3.3 70B trên máy cá nhân không?: Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face tại meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Các công cụ như Ollama và LM Studio có thể chạy bản lượng tử hóa, nhưng 70B rất nặng — cần khoảng 40 GB VRAM hoặc RAM tùy mức lượng tử hóa.
Chi phí qua API là bao nhiêu?: Giá là 0,59 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,79 USD cho mỗi triệu token đầu ra, khá thấp cho mô hình có khả năng này.
So với các mô hình Llama 3 nhỏ hơn thì sao?: Meta định vị 3.3 70B vượt trội các phiên bản nhỏ hơn trên chuẩn đánh giá phổ biến trong khi vẫn có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng với lượng tử hóa; nếu cần nhẹ và nhanh hơn, 8B Instruct là lựa chọn giảm cấp, nhưng chất lượng kém hơn với tác vụ khó.

Phán quyết của thuyền trưởng
Mô hình chat mở trọng số thực sự có năng lực với giá và kích thước khó chối cãi cho công việc đa ngôn ngữ.

Thẻ mô hình trên Hugging Face

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

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

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Llama 3.3 70B Instruct là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác, xem điểm độ hot để biết xu hướng và mở trên PirateDiffusion hoặc BitVector để dùng thử.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm meta-llama trò chuyện đa ngôn ngữ viết cục bộ

Duyệt theo họ mô hình