Llama 3.3 70B Instruct: VRAM- und Speicherbedarf
Konkrete Checkpoints mit belegter Struktur und ausgewählten Gewichtungsdateien. Official BF16 safetensors: 134,54 GiB–136,49 GiB bei 8.192 Tokens, 1 Sequenz, FP16-KV, vllm.
Das Ergebnis ist eine Schätzung, keine Messung.Nicht geprüftDateigestützte Gewichte
Herausgeber und Herkunft
- AnbieterMeta
- Hugging Face
meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct - Revision
6f6073b423013f6a7d4d9f39144961bfbfbc386b - Parameter gesamt70.553.706.496
- Schichten80
- Query-Köpfe64
- KV-Köpfe8 (gqa)
- Kopfdimension128
- Dokumentierte Kontextfähigkeit131.072
- Vollständigkeitcomplete · full
Speicherschichten in dieser Schätzung
Datei-Bytes, rohes KV, Engine-Zusätze und Gesamtbedarf stehen getrennt. Das ist keine Laufzeitspur.
- Weight artifact
- 131,42 GiB (141.107.497.872 bytes)
- Raw KV cache
- 2,50 GiB (2.684.354.560 bytes)
- Engine extras / workspace
- 0,63 GiB–2,58 GiB
- Total estimated demand
- 134,54 GiB–136,49 GiB
Gewählte Dateien
| Quantisierung | Gewählte Dateien | Bytes | Laufzeit | Beleg |
|---|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors bf16 | 141.107.497.872 (131,42 GiB / 141,11 GB) | vllm, sglang, unspecified | file-metadata | |
| INT4 theoretical | Keine veröffentlichte Datei | 35.276.853.248 (Theoretische Zeilen sind keine herunterladbaren Artefakte.) | — | theoretical |
Speicher nach Quantisierung und Kontext
Gleichzeitige Sequenzen = 1. KV ist standardmäßig FP16. Die Spanne enthält dokumentierte Laufzeit-Zusätze der genannten Engine. Die Zahlen nutzen denselben Kern wie der interaktive Rechner.
| Quantisierung | 2.048 tokens | 8.192 tokens | 32.768 tokens |
|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors | 132,67 GiB–134,56 GiB | 134,54 GiB–136,49 GiB | 142,04 GiB–144,22 GiB |
| INT4 theoretical Theoretische Zeilen sind keine herunterladbaren Artefakte. | 33,60 GiB–43,62 GiB | 35,48 GiB–45,97 GiB | 42,98 GiB–55,20 GiB |
KV-Cache (Rohdaten)
Rohes GQA/MHA-KV ist 2 × Schichten × kvHeads × headDim × Tokens × Sequenzen × Bytes je Element. Diese Seite nutzt KV-Heads (8), nicht Query-Heads (64).
- 8,192 tokens, 1 sequence, FP16: 2.684.354.560 bytes (2,5000 GiB)
- 32,768 tokens: 10.737.418.240 bytes (10,00 GiB)
Verwandte Seiten
Quellen
- Llama 3.3 70B Instruct model card (Meta) — Context length 128k, GQA, Llama 3.3 Community License. Parameters as printed on the card.
- Meta llama-models sku_list.py (architecture arguments) — arch_args dim=8192, n_layers=80, n_heads=64, n_kv_heads=8. head_dim is dim ÷ n_heads = 128 (Meta's reference model derives it that way; sku_list.py has no head_dim key). The Hugging Face config.json is gated (HTTP 401), so it was not read.
- Hugging Face API — sha 6f6073b423013f6a7d4d9f39144961bfbfbc386b; gated manual; safetensors.total=70553706496; 30 safetensors siblings.
- Cross-check only: GGUF header of a community conversion (not an official source) — Header read with an HTTP range request on 2026-10-18; it agrees with Meta's numbers: block_count 80, head_count 64, head_count_kv 8, embedding_length 8192, context_length 131072, key_length 128. The catalog values above come from Meta, not from this file.
- Hugging Face model page — Gated (manual). Llama 3.3 Community License applies; this page states facts only and does not redistribute the weights.
Annahmen, die das Ergebnis beeinflussen
- Der Kontext liegt im dokumentierten nativen Fenster von 131072 Tokens.
- Die vollständige Residenzschätzung nutzt die Gesamtparameter, inklusive inaktiver MoE-Experten.
- Gewichtbytes kommen nur von den gewählten Dateien, nicht von allen Quantisierungen im Repository.
- Die Downloadgröße ist nicht der GPU-Spitzenspeicher. Layout, Allocator und KV kommen extra.
- Gewichtbytes stammen aus 30 veröffentlichten Safetensors-Shards, zusammen 141107497872 Bytes.
- Das Kontextbudget ist die Zahl gecachter Tokens je Sequenz (Prompt plus reservierte Generierung).
- Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
- Der KV-Datentyp ist unabhängig von der Gewichtquantisierung, außer Sie ändern ihn.
Rechner
Katalog-Snapshot wird geladen…
Suchen oder ein Katalogmodell wählen, um den VRAM-Bedarf zu sehen.
Suchen oder ein Katalogmodell wählen, um den VRAM-Bedarf zu sehen.