Familia Llama · 71B de parámetros

Llama 3.1 70B LatamGPT SFT

Ajuste fino SFT de Llama 3.1 70B realizado por LatamGPT (CENIA) para el español y el portugués latinoamericanos. 128k ctx, ~41 GB de VRAM en Q4.

LatamGPT (CENIA)·Licencia Llama 3.1 Community·Contexto 125k tokens·Fecha de lanzamiento 2026-05-29·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Especialización en español/portugués LATAM
  • Base Llama 3.1 70B (calidad probada)
  • Contexto nativo de 128k
  • Multilingüe (en/es/pt)
Limitaciones que debes conocer
  • —No hay etiqueta Ollama oficial (instalación HF)
  • —Licencia Llama 3.1 Community (cláusula >700M MAU)
  • —~41 GB de VRAM en Q4 (RTX 3090/4090 como mínimo o Mac con 64 GB o más)
Arquitectura
Transformer denso · GQA · base Llama 3.1 70B · contexto de 128k
Entrenamiento
SFT (ajuste fino supervisado) de Llama 3.1 70B realizado por el consorcio LatamGPT (CENIA, Chile) para el español y el portugués de América Latina.
Ideal para
Español/portugués LATAMChat multilingüeInvestigación académica

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
41 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
50 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
76 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
142 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 92 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Llama 3.1 70B LatamGPT SFT?

Para ejecutar Llama 3.1 70B LatamGPT SFT en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 41 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900