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🧠 ローカルAIMeta Llamaのロゴ70.6B

Llama 3.3 70B Instructの必要VRAM

量子化・コンテキスト長別の早見表

Llama 3.3 70B Instruct(Meta / 70.6B / 汎用・チャット)を ローカルで動かすのに必要なメモリを、重み+KVキャッシュ+作業領域の合計として計算しました。 諸元は配布元の公開データから取得しています。

あなたのPCで動くか

あなたのPC検出中…GPUを自動検出中…VRAM 8GBメモリ 16GBWindows
他のPCで試す
コンテキスト長8,192 トークン
あなたの環境(VRAM 8GB)での判定
  • FQ4_K_M45.4GB載らない
  • FQ5_K_M52.4GB載らない
  • FQ6_K59.8GB載らない
  • FQ8_076.4GB載らない
  • FFP16141.1GB載らない

S〜F のランクの意味はトップページに一覧があります。

他のモデルも一括で判定するならローカルLLM動作チェッカーへ。

必要メモリの早見表

量子化4k トークン8k トークン32k トークン128k トークン
Q4_K_M4.9bit/重み44.1GB45.4GB52.9GB82.9GB
Q5_K_M5.72bit/重み51.2GB52.4GB59.9GB89.9GB
Q6_K6.57bit/重み58.5GB59.8GB67.3GB97.3GB
Q8_08.5bit/重み75.2GB76.4GB83.9GB113.9GB
FP1616bit/重み139.8GB141.1GB148.6GB178.6GB

KVキャッシュは16bitで計算しています(8bitにすると、この表のうちKV分だけが半分になります)。

モデルの諸元

  • パラメータ数: 70,553,706,496(70.6B)
  • 層数: 80 / KVヘッド数: 8 / ヘッド次元: 128
  • KVキャッシュ: 1トークンあたり 320KiB(16bit時)
  • 最大コンテキスト長: 131,072 トークン
  • ライセンス: llama3.3

出典: meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct(パラメータ数)/ config.json(層数・KVヘッド数・ヘッド次元・最大コンテキスト長)。ライセンスや利用条件は配布元をご確認ください。

同じ用途の他のモデル

  • Mistral 7B Instruct v0.37.2B
  • Qwen2.5 7B Instruct7.6B
  • Llama 3.1 8B Instruct8.0B
  • Qwen3 8B8.2B
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