Llama 4 Scout 109BvsLlama 3.3 70B Instruct
Comparatif complet entre Llama 4 Scout 109B (109B paramètres, Meta) et Llama 3.3 70B Instruct (70B, Meta). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Paramètres | 109B | 70B |
| Famille | Llama | Llama |
| Auteur | Meta | Meta |
| Origine | US | US |
| Licence | Llama 4 Community | Llama 3.3 Community |
| Contexte | 10 000 000 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Avril 2025 | Décembre 2024 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 65 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 78 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 117 GB | 75 GB |
| FP16 (qualité max) | 218 GB | 140 GB |
| RAM CPU-only | 100 GB | 64 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Llama 4 Scout 109B | Llama 3.3 70B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Forces et faiblesses
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B actifs, multimodal natif, contexte 10M. Tient sur une H100. HF gated.
- Contexte 10M (!)
- Tient sur H100
- Vision native
- HF gated
- Licence Llama 4 (clause >700M MAU)
Installation
Llama 3.3 70B Instruct
Qualité Llama 3.1 405B à 1/6 de la taille. Poids sous licence communautaire, accès HF gated.
- Qualité 405B à 1/6 de la taille
- 128k ctx
- Très fort en raisonnement et code
- HF gated (accepter les termes Meta)
- Licence communautaire avec clause >700M MAU
- Pas de vision
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 4 Scout 109B ou Llama 3.3 70B Instruct ?
Sur une RTX 4090, Llama 4 Scout 109B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 3.3 70B Instruct ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Llama 3.3 70B Instruct tient en 40 GB contre 65 GB pour son rival — un écart de 25 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Llama 4 Scout 109B est sous Llama 4 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). Llama 3.3 70B Instruct est sous Llama 3.3 Community — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Plus capable : Llama 4 Scout 109B (109B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.