Llama 3.3 70B InstructvsLlama 3.1 70B
Confronto completo tra Llama 3.3 70B Instruct (70 miliardi di parametri, Meta) e Llama 3.1 70B (70B, Meta). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token/s misurati su 4 GPU di riferimento, valutazione per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Parametri | 70B | 70B |
| Famiglia | Llama | Llama |
| Autore | Meta | Meta |
| Origine | US | US |
| Licenza | Llama 3.3 Community | Llama 3 Community |
| Contesto | 128 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | dicembre 2024 | luglio 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 40 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 48 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 75 GB | 75 GB |
| FP16 (qualità massima) | 140 GB | 140 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 64 GB | 64 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Llama 3.3 70B Instruct
Qualità di Llama 3.1 405B con 1/6 delle dimensioni. Pesi con licenza comunitaria, accesso HF con restrizioni.
- Qualità da 405B con 1/6 delle dimensioni
- 128k ctx
- Molto forte nel ragionamento e nella programmazione
- HF gated (accettare i termini Meta)
- Licenza community con clausola >700M MAU
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Llama 3.1 70B
Il GPT-4 fatto in casa. Riservato a workstation potenti (almeno 2×3090).
- Punto di riferimento per la qualità tra i modelli open-weight
- Contesto di 128k
- Molto forte nel ragionamento
- 40 GB di VRAM in Q4 (almeno 2×3090)
- Licenza con restrizioni commerciali >700M MAU
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Llama 3.3 70B Instruct o Llama 3.1 70B?
Su una RTX 4090, Llama 3.3 70B Instruct non entra nei 24 GB di VRAM — occorre trasferirne una parte sulla CPU; neanche Llama 3.1 70B entra nei 24 GB. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
I due richiedono la stessa VRAM in Q4 (40 GB). La scelta si fa allora sulla licenza o sulla qualità percepita.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Llama 3.3 70B Instruct è distribuito sotto la licenza Llama 3.3 Community — verifica le restrizioni (in particolare le soglie relative al numero di utenti mensili). Llama 3.1 70B è distribuito sotto la licenza Llama 3 Community — verifica anche le condizioni. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Più capace : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.