Famille Llama · 71B paramètres

Llama 3.1 70B LatamGPT SFT

Fine-tune SFT de Llama 3.1 70B par LatamGPT (CENIA) pour l'espagnol et le portugais latino-américains. 128k ctx, ~41 Go VRAM en Q4.

LatamGPT (CENIA)·Licence Llama 3.1 Community·Contexte 125k tokens·Sortie 2026-05-29·Tient dans les 128 Go de l'AI TOP ATOM de GIGABYTE (lien affilié)← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Spécialisation espagnol/portugais LATAM
  • Base Llama 3.1 70B (qualité éprouvée)
  • 128k contexte natif
  • Multilingue (en/es/pt)
Limites à connaître
  • —Pas de tag Ollama officiel (install HF)
  • —Licence Llama 3.1 Community (clause >700M MAU)
  • —~41 Go VRAM en Q4 (RTX 3090/4090 mini ou Mac 64+ Go)
Architecture
Transformer dense · GQA · base Llama 3.1 70B · 128k contexte
Entraînement
SFT (supervised fine-tuning) sur Llama 3.1 70B par le consortium LatamGPT (CENIA, Chili) pour l'espagnol et le portugais d'Amérique latine.
Idéal pour
Espagnol/portugais LATAMChat multilingueRecherche académique

04Installer

Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.

$# HuggingFace : latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
41 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
50 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
76 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
142 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 92 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour Llama 3.1 70B LatamGPT SFT ?

Pour exécuter Llama 3.1 70B LatamGPT SFT en local en quantification Q4, il faut environ 41 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.

Offre actuelle : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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  • Espace en ligne à vie
  • PDF + fichiers
  • Mises à jour à vie

03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900