face-à-face · LLM local

Llama 3.2 3B 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.

3B
params Llama 3.2 3B
70B
params Llama 3.3 70B
Llama
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

▲ 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).

QuantLlama 3.2 3BLlama 3.3 70BÉcart
Q31.5 GB34.3 GB32.8 GB
Q41.9 GB44.1 GB42.2 GB
Q52.3 GB53.9 GB51.6 GB
Q62.7 GB63.7 GB61.0 GB
Q83.4 GB78.4 GB75.0 GB
FP166.7 GB156.8 GB150.1 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Llama 3.2 3B en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Llama 3.3 70B est 23.3× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 2 GB.

Choisir Llama 3.2 3B

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

→ Fiche Llama 3.2 3B
Choisir Llama 3.3 70B

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

→ Fiche Llama 3.3 70B

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