Llama 3.3 70B InstructvsLlama 3.1 70B
Comparatif complet entre Llama 3.3 70B Instruct (70B paramètres, Meta) et Llama 3.1 70B (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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Paramètres | 70B | 70B |
| Famille | Llama | Llama |
| Auteur | Meta | Meta |
| Origine | US | US |
| Licence | Llama 3.3 Community | Llama 3 Community |
| Contexte | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Décembre 2024 | Juillet 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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 40 GB | 40 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 48 GB | 48 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 75 GB | 75 GB |
| FP16 (qualité max) | 140 GB | 140 GB |
| RAM CPU-only | 64 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 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| 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 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
Llama 3.1 70B
Le GPT-4 maison. Réservé aux stations sérieuses (2×3090 mini).
- Référence qualité open-weight
- 128k contexte
- Très bon en raisonnement
- 40 GB de VRAM en Q4 (2×3090 mini)
- Licence restreinte commerciale >700M MAU
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 3.3 70B Instruct ou Llama 3.1 70B ?
Sur une RTX 4090, Llama 3.3 70B Instruct ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Llama 3.1 70B ne tient pas sur 24 GB non plus. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
Les deux demandent la même VRAM en Q4 (40 GB). Le choix se fait alors sur la licence ou la qualité perçue.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Llama 3.3 70B Instruct est sous Llama 3.3 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). Llama 3.1 70B est sous Llama 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 3.3 70B Instruct (70B). 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.