face-à-face · LLM local

DeepSeek V3.2 vs Llama 3.3 70B

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

685B
params DeepSeek V3.2
70B
params Llama 3.3 70B
DeepSeek
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

DeepSeek · 685B · MoE 37B actifs

DeepSeek V3.2

  • Total paramètres685B
  • Paramètres actifs (MoE)37B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleDeepSeek
  • TypeMoE
→ Fiche DeepSeek V3.2
▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantDeepSeek V3.2Llama 3.3 70BÉcart
Q327.2 GB34.3 GB7.1 GB
Q435 GB44.1 GB9.1 GB
Q542.7 GB53.9 GB11.2 GB
Q650.5 GB63.7 GB13.2 GB
Q862.2 GB78.4 GB16.2 GB
FP16124.3 GB156.8 GB32.5 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

DeepSeek V3.2 est 9.8× plus gros que Llama 3.3 70B — plus de connaissances, mais 35 GB de VRAM contre 44 GB. DeepSeek V3.2 est un MoE (37B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.

Choisir DeepSeek V3.2

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche DeepSeek V3.2
Choisir Llama 3.3 70B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Llama 3.3 70B

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