Llama · 70B
Llama 3.3 70B
- Total paramètres70B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Llama 3.3 70B vs Phi-4 14B
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.
70B
params Llama 3.3 70B
14B
params Phi-4 14B
Llama
famille A
Phi
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Phi · 14B
Phi-4 14B
- Total paramètres14B
- Contexte max16k tokens
- FamillePhi
- TypeDense
▲ 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).
| Quant | Llama 3.3 70B | Phi-4 14B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 34.3 GB | 6.9 GB | 27.4 GB |
| Q4 | 44.1 GB | 8.8 GB | 35.3 GB |
| Q5 | 53.9 GB | 10.8 GB | 43.1 GB |
| Q6 | 63.7 GB | 12.7 GB | 51.0 GB |
| Q8 | 78.4 GB | 15.7 GB | 62.7 GB |
| FP16 | 156.8 GB | 31.4 GB | 125.4 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour Llama 3.3 70B en Q4
Quadro RTX 8000
48 GB de VRAM — suffisant pour les 44.1 GB requis en Q4.
→ Fiche Quadro RTX 8000Pour Phi-4 14B en Q4
RTX 3080 10GB
10 GB de VRAM — suffisant pour les 8.8 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX 3080 10GB▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Llama 3.3 70B est 5.0× plus gros que Phi-4 14B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 9 GB.
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 70BChoisir Phi-4 14B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Phi-4 14BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.