Llama 3.3 70B InstructvsDeepSeek R1 Distill 32B
Comparativo completo entre Llama 3.3 70B Instruct (70B de parâmetros, Meta) e DeepSeek R1 Distill 32B (32B, DeepSeek). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 70B | 32B |
| Família | Llama | DeepSeek |
| Autor | Meta | DeepSeek |
| Origem | US | CN |
| Licença | Llama 3.3 Community | MIT |
| Contexto | 128 000 tokens | 32 768 tokens |
| Data de lançamento | dezembro de 2024 | janeiro de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 40 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 48 GB | 23 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 75 GB | 35 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 140 GB | 64 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 64 GB | 32 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ pesado demais | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ pesado demais | 12 tok/s · Q8 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Llama 3.3 70B Instruct
Qualidade do Llama 3.1 405B com 1/6 do tamanho. Pesos sob licença comunitária, acesso restrito no HF.
- Qualidade de um modelo de 405B com 1/6 do tamanho
- 128k ctx
- Muito forte em raciocínio e código
- HF gated (aceitar os termos da Meta)
- Licença comunitária com cláusula >700M MAU
- Sem visão
Instalação
DeepSeek R1 Distill 32B
O melhor modelo de raciocínio acessível com pesos abertos.
- Raciocínio passo a passo explícito
- Excelente em matemática e ciências
- Contexto 32k
- Licença MIT
- Muito verboso (tokens de pensamento)
- Mais lento para responder
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Llama 3.3 70B Instruct ou DeepSeek R1 Distill 32B?
Em uma RTX 4090, o Llama 3.3 70B Instruct não cabe em 24 GB — é necessário transferir parte do modelo para a CPU, enquanto o DeepSeek R1 Distill 32B roda em Q5_K_M (~30 tok/s). Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, DeepSeek R1 Distill 32B cabe em 19 GB contra 40 GB para seu concorrente — uma diferença de 21 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti de 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Llama 3.3 70B Instruct está sob a licença Llama 3.3 Community — verifique as restrições (especialmente os limites de número de usuários mensais). DeepSeek R1 Distill 32B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Mais capaz: Llama 3.3 70B Instruct (70B). Se você estiver em dúvida, execute-o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.