Llama 3.3 70B InstructvsLlama 3.1 70B
完整对比： Llama 3.3 70B Instruct (70B 参数，Meta) 和 Llama 3.1 70B （70B，Meta）。各量化方式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、针对各使用场景的评判、许可证及安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| 参数 | 70B | 70B |
| 系列 | Llama | Llama |
| 作者 | Meta | Meta |
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | Llama 3.3 Community | Llama 3 Community |
| 上下文 | 128 000 个 token | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2024年12月 | 2024年7月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 40 GB | 40 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 48 GB | 48 GB |
| Q8（近乎无损） | 75 GB | 75 GB |
| FP16（最高质量） | 140 GB | 140 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 64 GB | 64 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Llama 3.3 70B Instruct
以六分之一的规模达到 Llama 3.1 405B 的质量。权重采用社区许可，HF 访问受限。
- 质量达到 405B 至 1/6 规模
- 128k 上下文
- 推理和编程能力极强
- HF 受限模型（需接受 Meta 条款）
- 带有 >700M MAU 条款的社区许可证
- 无视觉功能
安装
Llama 3.1 70B
自家 GPT-4。仅限专业工作站（配备 2×3090 mini）。
- 开放权重模型的质量标杆
- 128k 上下文
- 推理能力出色
- Q4 模式下需 40 GB VRAM（2×3090 mini）
- 月活跃用户数超过 7 亿时，许可证对商业使用有限制
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上，哪个模型运行得更好：Llama 3.3 70B Instruct 还是 Llama 3.1 70B？
在 RTX 4090 上，Llama 3.3 70B Instruct 无法完全装入 24 GB 显存——需要将部分模型卸载到 CPU，Llama 3.1 70B 同样无法完全装入 24 GB 显存。请参见 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
两者在 Q4 量化下需要的显存相同（40 GB）。此时，应根据许可证或主观感受到的质量来选择。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Llama 3.3 70B Instruct 采用 Llama 3.3 Community 许可证——请检查限制条件（尤其是每月用户数量门槛）。 Llama 3.1 70B 采用 Llama 3 Community 许可证——也请核查其条款。对于 SaaS，优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Llama 3.3 70B Instruct (70B)。 能力更强 : Llama 3.3 70B Instruct (70B)。若犹豫，可先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。