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¿Puedo ejecutar Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B, de Meta, necesita alrededor de 64 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 42.8 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~8 tok/s en un Apple M-series Max.

Leyendo las señales de tu hardware…

Notas del mundo real

Llama 3.3 70B es el modelo al que recurres cuando un 8B ya no es lo bastante inteligente y tienes el hardware para sostenerlo. Es un modelo de chat denso de 70.6 mil millones de parámetros, y su huella lo demuestra: incluso con una cuantización de 4 bits ronda los 42.8 GB, y conviene tener al menos 64 GB de memoria de sistema para cargarlo con algo de margen. Si bajas a una cuantización de 2 bits se reduce a unos 29.6 GB, pero el sitio realista para este modelo es una máquina Apple Silicon con mucha memoria o un equipo con varias GPU, no una sola tarjeta de consumo.

En el uso diario, la advertencia honesta es la velocidad. En un M-series Max hablas de unos 8 tok/s a 4 bits, legible pero lo bastante lento como para notar cada respuesta larga, y en una CPU con DDR5 se arrastra a aproximadamente 1 tok/s. La ventana de contexto de 128K es realmente grande, pero llenarla sale caro: a 128K completos la huella total de memoria sube a unos 87.5 GB, muy por encima de los 42.8 GB que necesitan solo los pesos. Mantén el contexto de trabajo moderado salvo que te sobre memoria.

Ten en cuenta que las RTX 3060 y RTX 4090 listadas simplemente no admiten este modelo en 4 bits, así que una sola GPU mainstream queda descartada. Frente a DeepSeek R1 70B, que comparte el mismo número de parámetros, R1 es el especialista en razonamiento y suele tomar la delantera en matemáticas difíciles de varios pasos, mientras que Llama 3.3 70B es el modelo de chat de propósito general más fiable y ampliamente compatible. Su rasgo destacado es ofrecer una calidad conversacional casi de buque insignia con pesos abiertos. Una advertencia: la licencia Llama Community es de pesos abiertos, no de código realmente abierto, así que revisa los términos de Meta antes de cualquier despliegue comercial.

Especificaciones

Parámetros70.6B
Ventana de contexto128K tokens
ProveedorMeta
LicenciaLlama Community
Lanzamiento2024-12
Ideal paraChat

Tamaño por cuantización

CuantizaciónBits/pesoDescargaRAM mínimaCalidad
Q2_K3.3529.6 GB48 GBPérdida notable
Q4_K_MRecomendada4.8542.8 GB64 GBRecomendada
Q5_K_M5.6549.9 GB64 GBAlta
Q8_08.575.0 GB96 GBCasi original
F1616141.2 GB192 GBOriginal

Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →

Memoria necesaria según la longitud de contexto

ContextoCaché KV (est.)Memoria total (Q4)
4K tokens~1.4 GB~44.2 GB
8K tokens~2.8 GB~45.6 GB
32K tokens~11.2 GB~54.0 GB
128K tokens~44.7 GB~87.5 GB

La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.

Velocidad estimada según el hardware

HardwareAncho de banda~Velocidad
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/sNo cabe en la VRAM
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/sNo cabe en la VRAM
Apple M-series (base)100 GB/s~2 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~5 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~8 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~1 tok/s

La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.

Ejecútalo en local

El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:

ollama run llama3.3

Preguntas frecuentes