Llama 3.3 70B InstructvsLlama 3.1 70B
Vollständiger Vergleich zwischen Llama 3.3 70B Instruct (70 Milliarden Parameter, Meta) und Llama 3.1 70B (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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Parameter | 70B | 70B |
| Familie | Llama | Llama |
| Autor | Meta | Meta |
| Herkunft | US | US |
| Lizenz | Llama 3.3 Community | Llama 3 Community |
| Kontext | 128 000 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Dezember 2024 | Juli 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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 40 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 48 GB | 48 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 75 GB | 75 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 140 GB | 140 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 64 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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| 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 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
Llama 3.1 70B
GPT-4 für zu Hause. Nur für leistungsstarke Workstations (mindestens 2×3090).
- Qualitätsmaßstab unter Open-Weight-Modellen
- 128k Kontext
- Sehr gut im logischen Denken
- 40 GB VRAM in Q4 (mindestens 2 × 3090)
- Lizenz mit Einschränkungen für die kommerzielle Nutzung bei >700 Mio. MAU
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Llama 3.3 70B Instruct oder Llama 3.1 70B?
Auf einer RTX 4090 passt Llama 3.3 70B Instruct nicht in 24 GB – ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden; Llama 3.1 70B passt ebenfalls nicht in 24 GB. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Beide benötigen in Q4 gleich viel VRAM (40 GB). Die Wahl richtet sich dann nach der Lizenz oder der wahrgenommenen Qualität.
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). Llama 3.1 70B steht unter der Lizenz Llama 3 Community – prüfen Sie auch die Bedingungen. Bevorzugen Sie für SaaS 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 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.