Llama · 70B
Llama 3.3 70B
- Total paramètres70B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Llama 3.3 70B vs Qwen 2.5 32B
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
32B
params Qwen 2.5 32B
Llama
famille A
Qwen
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Qwen · 32B
Qwen 2.5 32B
- Total paramètres32B
- Contexte max128k tokens
- FamilleQwen
- 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 | Qwen 2.5 32B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 34.3 GB | 15.7 GB | 18.6 GB |
| Q4 | 44.1 GB | 20.2 GB | 23.9 GB |
| Q5 | 53.9 GB | 24.6 GB | 29.3 GB |
| Q6 | 63.7 GB | 29.1 GB | 34.6 GB |
| Q8 | 78.4 GB | 35.8 GB | 42.6 GB |
| FP16 | 156.8 GB | 71.7 GB | 85.1 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 Qwen 2.5 32B en Q4
TITAN RTX
24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.
→ Fiche TITAN RTX▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Llama 3.3 70B est 2.2× plus gros que Qwen 2.5 32B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 20 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 Qwen 2.5 32B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Qwen 2.5 32BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.