Llama 3.3 70B InstructvsDeepSeek R1 Distill 32B
Vollständiger Vergleich zwischen Llama 3.3 70B Instruct (70 Milliarden Parameter, Meta) und DeepSeek R1 Distill 32B (32B, DeepSeek). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Fazit je nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Parameter | 70B | 32B |
| Familie | Llama | DeepSeek |
| Autor | Meta | DeepSeek |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | Llama 3.3 Community | MIT |
| Kontext | 128 000 Tokens | 32 768 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2024 | Januar 2025 |
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 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 40 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 48 GB | 23 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 75 GB | 35 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 140 GB | 64 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 64 GB | 32 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 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ zu groß | 30 tok/s · Q5_K_M |
| 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 | 12 Tok/s · Q8 |
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 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
DeepSeek R1 Distill 32B
Der beste zugängliche Open-Weight-Reasoner.
- Explizites schrittweises Schlussfolgern
- Hervorragend in Mathematik und Wissenschaften
- Kontext 32k
- MIT-Lizenz
- Sehr ausführlich (Denk-Tokens)
- Antwortet langsamer
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf RTX 4090 (24 GB): Llama 3.3 70B Instruct oder DeepSeek R1 Distill 32B?
Auf einer RTX 4090 passt Llama 3.3 70B Instruct nicht in 24 GB VRAM – ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden; DeepSeek R1 Distill 32B läuft in Q5_K_M (~30 tok/s). Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, DeepSeek R1 Distill 32B passt in 19 GB contre 40 GB für seinen Konkurrenten — ein Unterschied von 21 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Llama 3.3 70B Instruct steht unter der Lizenz Llama 3.3 Community – prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für monatliche Nutzerzahlen). DeepSeek R1 Distill 32B steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Leistungsfähiger : Llama 3.3 70B Instruct (70B). 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.