Mit der Version 3.3 liefert Meta ein verfeinertes Instruct-Modell der beliebten Llama-Serie – gezielt trainiert für hilfreiches, sicheres und dialogfähiges Verhalten. Basierend auf Llama 3 (70B), kombiniert das Modell State-of-the-Art Sprachverständnis mit stabiler Multi-Turn-Interaktion, verbessertem Toolgebrauch und hoher Steuerbarkeit. Llama 3.3 Instruct eignet sich ideal für KI-Assistenten, Chatbots, Entscheidungsunterstützungssysteme und andere Anwendungen, bei denen Nutzerfreundlichkeit und Antwortqualität im Fokus stehen.
LLaMA 3.3 70B Instruct
Meta AI
6. Dezember 2024
Llama 3.3 Community License (kommerzielle Nutzung mit Einschränkungen für sehr große Unternehmen, siehe Lizenztext)
Auto-regressives, transformerbasiertes Sprachmodell
70,6 Milliarden
Transformer mit Grouped Query Attention (GQA) für effiziente Skalierung
SentencePiece, 128k Kontextlänge, unterstützt mehrere Sprachen
Die erste Generation der LLaMA-Modelle von Meta AI markierte den Einstieg in die Open-Source-Welt großer Sprachmodelle. Mit dem Fokus auf Effizienz und wissenschaftlicher Offenheit legte LLaMA 1 das Fundament für die nachfolgenden Iterationen.
Mit LLaMA 2 wurde der Open-Source-Gedanke konsequent weitergeführt. Die Modelle wurden nicht nur leistungsfähiger, sondern auch kommerziell nutzbar gemacht – ein wichtiger Schritt hin zur breiten industriellen Anwendung.
LLaMA 3 brachte signifikante Verbesserungen im Training, in der Modellarchitektur und beim Umgang mit komplexen Aufgaben. Dank eines stark erweiterten Pretraining-Datensatzes erzielte die dritte Generation deutlich bessere Ergebnisse in Benchmarks und generativer Textverarbeitung.
Diese Zwischenversion diente vor allem der Optimierung von Stabilität, Sicherheit und Inferenzgeschwindigkeit. LLaMA 3.1 profitierte von Nutzerfeedback und setzte neue Maßstäbe bei Prompt-Robustheit und Multiturn-Fähigkeit.
Die neueste Generation kombiniert über 15 Billionen Token an Trainingsdaten mit über 25 Millionen feinabgestimmten Beispielen – und zählt damit zu den leistungsstärksten Open-Source-Modellen weltweit. LLaMA 3.3 baut auf den Erkenntnissen aller Vorgänger auf und stellt den aktuellen Höhepunkt der LLaMA-Entwicklung dar.
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LLaMA 3.3 70B wurde auf einer außergewöhnlich großen Datenbasis trainiert: Über 15 Billionen Token öffentlich verfügbarer Texte und Quellcodes bilden das Fundament des Pretrainings. Der Knowledge Cutoff liegt bei Dezember 2023, wodurch das Modell über ein sehr aktuelles Weltwissen verfügt. Für das Feintuning wurden zusätzlich über 25 Millionen synthetisch generierte Beispielpaare sowie sorgfältig kuratierte Instruct-Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen eingesetzt.
Das Modell unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thailändisch, was eine vielseitige Anwendung in internationalen Kontexten ermöglicht.
Empfohlene Hardware-Spezifikationen für ‚meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct‘ mit Batch Size 16, Kontextlänge 32.000 Token, Gewichte FP8:
Empfohlene GPU-Konfiguration (Inferenz, mind. 376 GB VRAM):
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Sehr hohe Multilingual-Performance (8+ Sprachen offiziell)
Sehr großes Kontextfenster (128k)
Top-Performance auf Code, Mathematik und Reasoning-Benchmarks
Kommerzielle, aber relativ offene Lizenz
Tool Use-Unterstützung, fortgeschrittenes Fine-Tuning
Community-getriebene Sicherheitssafeguards (Llama Guard, Prompt Guard etc.)
Potenziell sehr hoher Hardware- und Speicherbedarf (nur mit Industriestandard-Hardware im Vollmodus betreibbar)
Lizenz mit Einschränkungen für sehr große Unternehmen/Plattformanbieter
Wie alle LLMs: Bias, Halluzinationen, können unsichere Ausgaben erzeugen; nicht in sicherheitskritischen oder hochregulierten Szenarien einzusetzen
Viele Sprachen über die „offiziell“ unterstützten hinaus funktionieren, aber keine Garantien (Feintuning nötig!)
Antworten außerhalb „Knowledge Cut-Off“ Dezember 2023 sind evtl. ungenau
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Für den reibungslosen Betrieb von Llama 3.3 70B wird eine GPU mit mindestens 96 GB vRAM empfohlen – idealerweise eine Nvidia H100, B100 oder vergleichbare High-End-GPU. Bei komplexeren Anwendungen oder längeren Kontexten kann zusätzlicher Speicher erforderlich sein, insbesondere bei paralleler Verarbeitung oder Feinabstimmung (Fine-Tuning).
Die Llama 3-Modelle reagieren sensibler auf Quantisierung als viele andere Sprachmodelle, da sie eine besonders hohe Informationsdichte pro Parameter aufweisen. Durch aggressive Quantisierung kann es daher zu einem spürbaren Qualitätsverlust kommen – insbesondere bei anspruchsvollen Aufgaben wie logischem Schließen, präzisem Antworten oder längeren Dialogen. Leichtgewichtige Quantisierungen (z.B. 8-bit) bleiben für viele Use Cases praktikabel, sollten jedoch gezielt evaluiert werden.
Die benötigte Hardware hängt stark von der Modellgröße ab: Kleinere Varianten (z.B. Llama 3 8B) lassen sich bereits auf einer modernen CPU oder Mittelklasse-GPU betreiben. Für Modelle mit mehr als 8 Milliarden Parametern (wie Llama 3.3 70B) ist der Einsatz leistungsstarker GPUs mit entsprechendem vRAM Pflicht – idealerweise in einer Cloud- oder Serverumgebung, die auf KI-Inferenz optimiert ist.
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