Meta's Llama 3.3 70B Instruct is het model dat eind 2024 stilletjes de meeste praktische kloof met toonaangevende closed-weight-modellen heeft gedicht. OVH AI Endpoints serveert het vanaf Europese bodem, en dat is de combinatie die het interessant maakt voor Europees productiewerk: een zwaargewicht open-weight-model, op Franse infrastructuur, zonder per-token-contractonderhandeling.
Waar het in de line-up valt
Llama 3.3 70B is het 70-miljard-parameter instruction-tuned model dat Meta heeft uitgebracht als verfijning van de 3.1-lijn. De kopclaim van Meta was dat de 3.3 70B-prestaties bij de meeste taken de Llama 3.1 405B benaderen, wat betekent dat je het grootste deel van de kwaliteit krijgt voor een fractie van de inference-kosten en een fractie van de GPU-footprint. Die claim houdt in de praktijk grotendeels stand, althans voor de categorieën werk die de meeste teams daadwerkelijk inzetten: gestructureerde extractie, code-assistentie, samenvatting, meertalige chat, tool-use-orkestratie.
Het contextvenster is 128k tokens. De modaliteit is alleen tekst, in en uit. Als je pipeline beeldverwerking nodig heeft, is dit niet het endpoint dat je moet aanroepen. Als je pipeline zuivere tekst is maar de inputs lang zijn, verwerkt dit model het zonder de kosten-per-token-piek die je zou zien bij een frontier-tier API.
Waar het goed in is
Redeneren over meerdere beurten is waar de upgrade ten opzichte van de 8B Llamas het meest opvalt. Je kunt dit model een gematigd ingewikkeld probleem geven met verschillende beperkingen en het houdt ze bij gedurende de respons. Codeer-output is competent in mainstream-talen. Function calling en JSON-mode-output zijn betrouwbaar genoeg om agentische workflows aan te sturen zonder de constante retry-loops die kleinere modellen veroorzaken.
Meertalige prestaties zijn een van de echte sterke punten. Engels is het sterkst, Frans en Duits zijn zeer goed, Spaans en Italiaans zijn solide, en het model houdt zich redelijk goed in het Portugees, Nederlands, Pools en een lange staart van Europese talen. Voor niet-Europese schriften is de kwaliteit wisselvaliger; benchmark het tegen je echte prompts voordat je je committeert.
Langdurig schrijven is scherper dan de kleinere Llamas. Het model handhaaft de toon doorheen een respons en volgt stijlinstructies zonder te vervallen in omzeggende clausules. Het heeft nog steeds baat bij expliciete structurele begeleiding in de prompt.
Waar het tekortschiet
Dit is een sterk open-weight-model, geen frontier closed model. Op de moeilijkste reasoning-benchmarks blijft het achter bij de huidige topcommerciële aanbiedingen. De kloof is smaller dan vroeger. Hij is reëel.
Het model heeft de neiging om breedsprakig te zijn. Als je beknopte antwoorden wilt, moet je dat in de systeemprompt zeggen en het soms afdwingen met een tokenlimiet. Hallucinatie over zelden geciteerde feiten en over namen is aanwezig, in lijn met andere modellen in deze klasse. Outputvalidatie voor high-stakes use cases is niet-onderhandelbaar, net zoals het zou zijn voor elk ander model.
Beeldverwerking ontbreekt. Audio ontbreekt. Als je een van beide nodig hebt, is dit niet jouw endpoint.
Het OVH-residentieverhaaltje
OVH host de inference in Frankrijk, met het datastroompad gedocumenteerd en de DPA geschreven in de Europese stijl. Voor teams die een duidelijk antwoord nodig hebben op "waar gaat de prompt eigenlijk naartoe" is het antwoord hier kort: het gaat naar Gravelines of Roubaix, het blijft binnen de Europese cloudperimeter, en OVH gebruikt klantprompts niet om modellen te trainen.
Voor organisaties met een soevereiniteitsmandaat is die combinatie echt moeilijk te vinden. De hyperscalers bieden EU-regio's aan, maar de vertrouwenshouding is anders. OVH's pitch is smaller en eerlijker. Voor een 70B-klasse-model is de lijst met praktische alternatieven in de strikte-EU-emmer kort.
Prijsstelling
Publieke tarieven staan op de OVH AI Endpoints-pagina. We publiceren ze niet opnieuw omdat ze bewegen en omdat we liever willen dat je de bron controleert. Het model brengt hogere per-call-kosten met zich mee dan de 8B-broertjes en -zusjes, zoals je zou verwachten, maar het blijft ruim onder wat een vergelijkbaar closed-weight frontier-model zou rekenen via een US-API.
Dit kiezen versus alternatieven
Als de taak binnen een sterke-maar-niet-frontier-envelop past en EU-residentie ertoe doet: dit staat op de shortlist. Als je een in de VS gehost endpoint kunt tolereren en de absolute top van de kwaliteitscurve nodig hebt: dit is niet het model. Als je al tevreden bent met een kleinere Llama voor het grootste deel van je verkeer en alleen een zwaargewicht nodig hebt voor de moeilijke gevallen: koppel dit als je escalatielaag en routeer het gemakkelijke werk naar de 8B.
Vergelijk tegen de intelligence- en leaderboard-pagina's voor de huidige standen op de prompts die wij testen. Meertalige dekking wordt uitgesplitst op /benchmarks/languages. Voor end-to-end latentievergelijkingen in EU-regio's zie /benchmarks/speed.
Onder de streep
Llama 3.3 70B Instruct op OVH is het Europese antwoord op "Ik heb echte kwaliteit nodig, ik heb het in de EU nodig, en ik wil geen closed-weight-contract bovenop dat alles." Het is niet het krachtigste model op de markt in 2026. Het is een van de beste fits voor de EU-productiebeperking, en de catalogus van geloofwaardige concurrenten in die specifieke emmer is kort.
Laatste technische review: 2026-05-22 — Tokonomix.ai
