Model · Meta · 2024· config.json 已核实
Llama 3.3 70B（70.55B）显存要求 · 本地部署需要什么显卡
原生上下文 131,072 tokens · GQA
推理显存需求（llama.cpp 口径，batch = 1，含 KV/缓冲/开销）
| 量化档 | 权重体积 | 4K 上下文 | 32K 上下文 | 128K 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 131.4 GiB | 134.0 GiB | 146.2 GiB | 188.2 GiB |
| GGUF Q8_0 | 69.8 GiB | 72.4 GiB | 84.6 GiB | 126.6 GiB |
| GGUF Q4_K_M | 39.8 GiB | 42.4 GiB | 54.6 GiB | 96.6 GiB |
| GGUF Q2_K | 21.6 GiB | 24.1 GiB | 36.4 GiB | 78.4 GiB |
显存需求 = 权重 + KV cache + 计算/输入缓冲 + 框架开销（≈0.8 GB）。权重与 KV 为精确公式， 典型误差 ±3%；≥24 GB 显存可从 4-bit 档起步。
微调显存估算（4096 上下文 × batch 1，梯度检查点开）
| 全参微调（AdamW 混合精度） | 1057.2 GiB |
| LoRA（r=16，7 模块） | 140.7 GiB |
| QLoRA（NF4，r=16） | 43.2 GiB |
微调框架与部署引擎推荐
微调：torchtune（Meta 官方） · LLaMA-Factory · Unsloth（2× 提速省 70% 显存） · Axolotl
部署：vLLM · SGLang · llama.cpp · Ollama
硬件参考：8B LoRA：消费级 16GB+；Llama-4-Scout FP8：单台 H100 DGX