Llama 4 Scout 109BvsLlama 3.3 70B Instruct
Vollständiger Vergleich zwischen Llama 4 Scout 109B (109 Mrd. Parameter, Meta) und Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Parameter | 109B | 70B |
| Familie | Llama | Llama |
| Autor | Meta | Meta |
| Herkunft | US | US |
| Lizenz | Llama 4 Community | Llama 3.3 Community |
| Kontext | 10 000 000 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | April 2025 | Dezember 2024 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 65 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 78 GB | 48 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 117 GB | 75 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 218 GB | 140 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 100 GB | 64 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Llama 4 Scout 109B
MoE mit 109 Mrd. Parametern, davon 17 Mrd. aktiv, nativ multimodal, Kontext: 10M. Passt auf eine H100. Zugang auf HF beschränkt.
- Kontext 10M (!)
- Passt auf H100
- Native Vision
- HF gated
- Lizenz Llama 4 (Klausel >700M MAU)
Installation
Llama 3.3 70B Instruct
Qualität von Llama 3.1 405B bei 1/6 der Größe. Gewichte unter Community-Lizenz, Zugang auf HF beschränkt.
- Qualität 405B bei 1/6 der Größe
- 128k ctx
- Sehr stark im Reasoning und beim Programmieren
- HF gated (Meta-Bedingungen akzeptieren)
- Community-Lizenz mit Klausel für >700M MAU
- Keine Bildunterstützung
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Llama 4 Scout 109B oder Llama 3.3 70B Instruct?
Auf einer RTX 4090 passt Llama 4 Scout 109B nicht in 24 GB VRAM — ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden. Auch Llama 3.3 70B Instruct passt nicht in 24 GB VRAM. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Llama 3.3 70B Instruct passt in 40 GB contre 65 GB für seinen Konkurrenten — ein Unterschied von 25 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Llama 4 Scout 109B steht unter der Lizenz Llama 4 Community – prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für monatliche Nutzerzahlen). Llama 3.3 70B Instruct steht unter der Lizenz Llama 3.3 Community — prüfen Sie auch die Bedingungen. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Leistungsfähiger : Llama 4 Scout 109B (109B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.