Famille Tulu · 70B paramètres

Tülu 3 70B

RLHF fully-open sur Llama 3.1 70B. Surpasse Claude Haiku, GPT-3.5 Turbo, GPT-4o-mini.

🇺🇸 Allen AI·Licence Llama 3.1 Community·Contexte 125k tokens·Sortie Novembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Surpasse Claude Haiku, GPT-3.5, GPT-4o-mini
  • GSM8K 93.5
  • HumanEval+ 92.4
Limites à connaître
  • 40 Go en Q4
  • Licence Llama
Architecture
Dense Llama 3.1 70B · recette Tülu complète
Entraînement
SFT + DPO + RLVR sur 70B.
Idéal pour
Chat proRaisonnement

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
40 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
48 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
75 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
140 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 64 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Tülu 3 70B ?

Pour exécuter Tülu 3 70B en local en quantification Q4, il faut environ 40 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
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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

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

GSM8K
93.5
HumanEval+
92.4
IFEval
83.2

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run tulu3:70b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.