Famiglia Llama · 3B parametri

Llama 3.2 3B

Compatto ma sorprendente. Perfetto per laptop o dispositivi mobili.

🇺🇸 Meta·Licenza Llama 3 Community·Contesto 128k tokens·Data di uscita settembre 2024·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Contesto da 128k in un modello 3B
  • Molto veloce su CPU
  • Eccellente per edge/mobile
  • Licenza Meta community
Limiti da conoscere
  • —Qualità limitata rispetto ai modelli 7B+
  • —Nessuna capacità visiva (versione solo testuale)
Architettura
Transformer denso · Llama 3.2 3B · architettura leggera per l'edge computing
Addestramento
Corpus multilingue Meta + distillazione da grandi modelli Llama.
Ideale per
On-deviceAssistenti veloci

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$ollama run llama3.2:3b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
2.5 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
3 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
4.5 GB
FP16
Piena precisione — uso server
7 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 6 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Llama 3.2 3B?

Per eseguire Llama 3.2 3B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 2.5 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: Llama 3.2 3B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
63.4
HellaSwag
79.2