Llama 3.3 70B InstructvsDeepSeek R1 Distill 32B
Comparativa completa entre Llama 3.3 70B Instruct (70B de parámetros, Meta) y DeepSeek R1 Distill 32B (32B, DeepSeek). VRAM necesaria según la cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo: no se copia y pega entre páginas.
En resumen
| Característica | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Parámetros | 70B | 32B |
| Familia | Llama | DeepSeek |
| Autor | Meta | DeepSeek |
| Origen | US | CN |
| Licencia | Llama 3.3 Community | MIT |
| Contexto | 128 000 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | diciembre de 2024 | enero de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 40 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 48 GB | 23 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 75 GB | 35 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 140 GB | 64 GB |
| RAM (solo CPU) | 64 GB | 32 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Llama 3.3 70B Instruct | DeepSeek R1 Distill 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ demasiado pesado | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ demasiado pesado | 12 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
Llama 3.3 70B Instruct
Calidad de Llama 3.1 405B con 1/6 de su tamaño. Pesos bajo licencia comunitaria, acceso restringido en HF.
- Calidad de un modelo de 405B con 1/6 del tamaño
- 128k ctx
- Muy fuerte en razonamiento y código
- HF con acceso restringido (aceptar los términos de Meta)
- Licencia comunitaria con cláusula >700M MAU
- Sin visión
Instalación
DeepSeek R1 Distill 32B
El mejor modelo de razonamiento accesible con pesos abiertos.
- Razonamiento paso a paso explícito
- Excelente en matemáticas y ciencias
- Contexto 32k
- Licencia MIT
- Muy verboso (tokens de pensamiento)
- Más lento en responder
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Llama 3.3 70B Instruct o DeepSeek R1 Distill 32B?
En una RTX 4090, Llama 3.3 70B Instruct no cabe en 24 GB — hay que trasladar parte del modelo a la CPU, DeepSeek R1 Distill 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, DeepSeek R1 Distill 32B cabe en 19 GB frente a 40 GB para su competidor — una diferencia de 21 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Llama 3.3 70B Instruct se distribuye bajo la licencia Llama 3.3 Community — comprueba las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). DeepSeek R1 Distill 32B se distribuye bajo la licencia MIT — también libre. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : DeepSeek R1 Distill 32B (32B). Más capaz : Llama 3.3 70B Instruct (70B). Si dudas, arranca el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.