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Llama 3.3 70Bをローカルで動かすには
Llama 3.3 70BはLlama系の、70.55Bのモデルです。70Bの定番。用途の目安は汎用（会話・文章作成）、扱える文脈の長さは最大128K（公開 2024年12月6日）。
47.0GB4bit（Q4_K_M）・文脈8Kで必要なメモリ
必要なメモリ（量子化×文脈の長さ）
| 量子化 | 文脈8K | 文脈32K | 文脈128K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M（4bit・定番） | 47.0GB | 55.3GB | 88.5GB |
| Q5_K_M（5bit） | 54.6GB | 62.9GB | 96.1GB |
| Q6_K（6bit） | 62.7GB | 71.0GB | 104GB |
| Q8_0（8bit・ほぼ劣化なし） | 79.8GB | 88.1GB | 121GB |
| BF16（無圧縮） | 147GB | 156GB | 189GB |
迷ったら Q4_K_M（4bit）が定番です。文脈（一度に読ませる長さ）を伸ばすほど、会話の記憶分のメモリが増えます。
VRAMに丸ごと載るグラボ（0機種・4bit以上・文脈8K・安い順）
今回比較したグラボ1枚には丸ごと載りません。メインメモリに一部を逃がすか、メモリの大きいMacを検討してください。
PCごと買うなら（BTOパソコン）
グラボだけでなくPC一式で買うなら、BTOパソコンのショップでグラボを選んで構成できます。このモデルは4bitで丸ごと載るグラボがないため、メインメモリを多め（64GB以上）に積んで一部を逃がす構成か、下のMac・共有メモリのPCを検討してください。
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Mac・共有メモリのPC（Ryzen AI Max など）で動く構成
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ryzen AI Max+ 395（128GB） 共有メモリ 128GB | Q8_0 | 79.8GB | ◎ 余裕 | かなり遅い（2.0 tok/秒） | — |
| Mac M4 Max（128GB） 共有メモリ 128GB | Q8_0 | 79.8GB | ◎ 余裕 | かなり遅い（4.4 tok/秒） | — |
| Mac M3 Ultra（256GB） 共有メモリ 256GB | BF16 | 147GB | ◎ 余裕 | かなり遅い（3.5 tok/秒） | — |
メインメモリ32GBに一部を逃がせば動くグラボ（4機種）
動きますが、速度は大きく落ちます。
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 VRAM 24GB | Q4_K_M | 47.0GB | △ 溢れる | かなり遅い（1.4 tok/秒） | 約330,791円 |
| Radeon RX 7900 XTX VRAM 24GB | Q4_K_M | 47.0GB | △ 溢れる | かなり遅い（1.4 tok/秒） | 約359,800円 |
| RTX 4090 VRAM 24GB | Q4_K_M | 47.0GB | △ 溢れる | かなり遅い（1.4 tok/秒） | 約848,000円 |
| RTX 5090 VRAM 32GB | Q4_K_M | 47.0GB | △ 溢れる | かなり遅い（2.2 tok/秒） | 約1,189,800円 |
入手先
- モデルの配布元：Hugging Face（unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct）。ライセンス（商用利用の可否）は配布元のページで確認してください
- Ollamaで使う：Ollamaのモデル一覧で探す（量子化済みのものをコマンド1行で導入できます）
- LM Studioで使う：アプリ内の検索で「Llama 3.3 70B」と入れ、GGUF形式のファイルを選びます
導入の手順は ローカルLLMの始め方（Ollama・LM Studioの違い） にまとめています。
同じ系列のモデル
ほかのモデル
Qwen3.5 4BQwen・Q4で約3.8GBGemma 4 E4BGemma・Q4で約5.8GBQwen3 8BQwen・Q4で約7.0GBMinistral 3 8BMistral・Q4で約7.3GBDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BDeepSeek・Q4で約7.0GBllm-jp-4 8B thinking日本語・Q4で約7.1GBQwen3-Swallow 8B日本語・Q4で約7.0GBQwen3.5 9BQwen・Q4で約6.9GBGemma 4 12BGemma・Q4で約8.5GBMinistral 3 14BMistral・Q4で約10.7GBQwen3 14BQwen・Q4で約11.2GBgpt-oss-20bOpenAI・Q4で約13.2GBDevstral Small 2 24BMistral・Q4で約16.9GBGemma 4 26B-A4BGemma・Q4で約17.0GBQwen3.8 27BQwen・Q4で約18.4GBQwen3-Coder 30B-A3BQwen・Q4で約20.4GBGLM-4.7-FlashGLM・Q4で約20.4GBNemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA・Q4で約20.3GBGemma 4 31BGemma・Q4で約21.5GBQwen3 32BQwen・Q4で約23.1GBQwen3-Swallow 32B日本語・Q4で約23.1GBllm-jp-4 33B thinking日本語・Q4で約23.4GBQwen3.6 35B-A3BQwen・Q4で約23.1GBQwen3-Next 80B-A3BQwen・Q4で約51.2GBgpt-oss-120bOpenAI・Q4で約65.6GBMistral Small 4 119BMistral・Q4で約74.7GBQwen3.5 122B-A10BQwen・Q4で約78.2GB
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計算は llama.cpp（Ollama・LM Studio）でGGUF形式を使う場合の目安で、±10〜20%程度ずれることがあります。モデルの諸元は配布元の設定ファイル（config.json）から算出（データ更新 2026年9月27日）、価格は価格.comの最安値（2026-10-14）。