Llama 3.3 — Local AI Model by Meta

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 8 grudnia 2024

Superseded model. Llama 3.3 has been superseded by Llama 4. This page is kept for reference; the newer family is a better starting point. View Llama 4 →

Najnowszy flagowy model Meta. Llama 3.3 70B dorównuje w wielu benchmarkach ogromnemu modelowi 405B, pozostając wystarczająco wydajnym do wysokiej klasy lokalnych konfiguracji.

Licence

LicenceWhat it permitsApplies to
Llama CommunityCommercial use permitted
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Llama 3.3 70B Instruct

Hardware Requirements

Llama 3.3 70B InstructMin 43 GB VRAM · Q2_K_XS (Tight) · 128,000 ctx · ollama run llama3.3

Recommended GPU

The cheapest GPU that runs Llama 3.3 locally (min 43 GB VRAM) is the Apple M5 Pro (64 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Apple MacBook Pro M5 Pro
64 GB VRAM · 30 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Sprawdź cenę na Amazon

How to Run Locally

Install Ollama then run: ollama run llama3.3

Minimum VRAM: 43 GB. For best results use Q4_K_M quantization.

Llama 3.3 — Frequently Asked Questions

How much VRAM does Llama 3.3 need?

Llama 3.3 needs about 43 GB VRAM at Q2_K_XS (Tight) quantization for its smallest variant. Variants: Llama 3.3 70B Instruct (43 GB, Q2_K_XS (Tight)). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Llama 3.3 on an RTX 4090 (24 GB)?

Llama 3.3's smallest variant needs about 43 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.

What quantization should I use for Llama 3.3?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Llama 3.3 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Llama 3.3 with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run llama3.3. This downloads Llama 3.3 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Can I Run Llama 3.3 on My GPU?