Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B (Meta, 2024) est un modèle chat à 70 milliards de paramètres . Meta's flagship open-weights chat model. Strong reasoning, multilingual, instruction-tuned for dialog and agentic workflows.
by Meta · 70 milliards de paramètres · fenêtre de contexte de 128K tokens
Idéal pour
- chat généraliste et questions-réponses
- orchestration d'agents avec utilisation d'outils
- analyse et synthèse de documents longs
- conversation multilingue
Comment utiliser Llama 3.3 70B dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API Meta. osFoundry détecte automatiquement Llama 3.3 70B — assignez-le à un rôle Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) dans l'onglet Pipeline et il est actif dans chaque conversation. Votre clé, votre compte fournisseur — sans majoration sur les tokens.
Déployez un endpoint dédié
Llama 3.3 70B est en open-weights — exécutez-le localement gratuitement, ou déployez un endpoint GPU dédié dans votre espace de travail pour disposer d'une capacité réservée sans limite de débit.
Utilisez-le dans une Room App
Les Room Apps déclarent leurs fonctionnalités IA dans leur manifeste, puis les appellent via invokeAI :
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Appelez-le depuis vos propres applications
Une fois un modèle intégré à votre espace de travail, vous pouvez l'héberger en tant qu'API et l'appeler depuis vos propres services, scripts ou CI — en dehors d'osFoundry.
Quel matériel peut faire tourner Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B fonctionne sur un seul A100 80GB ou H100 80GB en quantification Q4 (~42 GB de VRAM avec marge pour le cache KV). L'inférence en pleine précision nécessite plusieurs GPU H100/H200 en FP16 (~168 GB).
Llama 3.3 70B face aux modèles similaires
Licence
Llama 3.3 Community Licence — commercial use under 700M MAU — Autorise l'usage commercial jusqu'à 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels ; les déploiements plus larges nécessitent une licence séparée.
Attribution « Built with Llama » requise.
Questions fréquentes sur Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B est-il gratuit à utiliser ?
Llama 3.3 70B est gratuit à exécuter localement sur votre propre matériel. L'accès hébergé via osFoundry est facturé à l'usage (entrée Free (local) / $ 0.59 /1M, sortie Free (local) / $ 0.79 /1M). Vous pouvez basculer entre local et hébergé à tout moment.
Puis-je utiliser Llama 3.3 70B à des fins commerciales ?
L'usage commercial est autorisé sous conditions. Autorise l'usage commercial jusqu'à 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels ; les déploiements plus larges nécessitent une licence séparée. Attribution « Built with Llama » requise.
Quelle est la fenêtre de contexte de Llama 3.3 70B ?
Llama 3.3 70B prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens.
Combien de VRAM faut-il pour Llama 3.3 70B ?
Environ 42 GB en quantification Q4, ou 168 GB en pleine précision FP16. Tient sur un seul A100/H100 80GB.
Puis-je exécuter Llama 3.3 70B localement ?
Oui. Llama 3.3 70B est en open-weights et s'exécute localement sur un GPU station de travail. Le runtime local d'osFoundry gère le chargement du modèle, la quantification et le routage.
À quoi Llama 3.3 70B excelle-t-il ?
Llama 3.3 70B convient particulièrement bien à chat généraliste et questions-réponses, orchestration d'agents avec utilisation d'outils, analyse et synthèse de documents longs.
Comment utiliser Llama 3.3 70B dans osFoundry ?
Collez votre clé API Meta dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez Llama 3.3 70B à un rôle Maestro dans l'onglet Pipeline, puis utilisez-le en chat, dans les Room Apps via invokeAI, ou dans vos propres applications.
Publié par Meta le 6 décembre 2024.