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meta-llama · Text & Chat · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

Llama-3.2-3B-Instruct

Sprachmodelle für Chat, Wissen und Alltag — die Klassiker für den eigenen Rechner.

llama3.2 Zugang nötig

Größe (kompakt)6,4 GB
Kleinste Variante–
Lizenzllama3.2
Parameter3B
KategorieText & Chat
Downloads (30 Tage)1,4 Mio.
Likes3k
Aktualisiertvor 2 Jahren
Erstelltvor 2 Jahren
Hersteller/Orgmeta-llama
Tensor-TypBF16
Repo-Größe (alle Dateien)6,4 GB

Zugang: Bei diesem Modell musst du auf Hugging Face erst die Lizenz bestätigen, bevor der Download freigeschaltet wird.

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein kompaktes Sprachmodell von Meta, das Texte versteht, Fragen beantwortet und Anweisungen umsetzt – alles auf deinem eigenen Rechner, ohne Cloud. Bei nur 3 Milliarden Parametern läuft es selbst auf mittlerer Hardware ganz gut.

Stärken

Für seine Größe erstaunlich brauchbar bei Standardaufgaben wie Textzusammenfassung, Kurzantworten oder leichter Textgenerierung – und es ist schnell genug für interaktive Nutzung.

Grenzen

Die Antworten reichen nicht an große Cloud-Modelle heran: Bei komplexen Logikaufgaben, Fachthemen oder längeren Texten macht es häufiger Fehler und wirkt schnell oberflächlich.

Für wen?

Ideal, wenn man KI lokal und datenschutzfreundlich testen will, ohne eine teure GPU zu besitzen – beispielsweise zum Lernen, Experimentieren oder für einfache Schreibhilfen.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

SprachmodellBeantwortet Fragen, schreibt und fasst Texte zusammen.
Paper / ForschungarXiv:2204.05149, arXiv:2405.16406 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz100 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Inferenz-APIBei Hugging Face direkt im Browser ausprobierbar (Inferenz-Profil vorhanden).
Mehrsprachigu. a. Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi
Kommerziell meist okayLizenz: llama3.2 — Bedingungen vor Firmeneinsatz prüfen.
Millionenfach geladen1,4 Mio. Downloads auf Hugging Face.
Zugang bestätigenDownload erst nach Zustimmung auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: llama · Bibliothek: transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Llama-3.2-3B-Instruct

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft Llama-3.2-3B-Instruct auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet Llama-3.2-3B-Instruct?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

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Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.