Dolphin 2.9.1 llama 3 70b
5630°
<dolphin291>
支持 ModelTrends 标签的应用允许你通过在提示中复制这段代码来运行/安装模型，无需任何设置。请在支持该功能的应用中寻找我们的图标，比如下面的 Prism。
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本模型的指南
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cognitivecomputations | 8,192 令牌上下文 | $0.35/M 输入，$0.40/M 输出。Dolphin 2.9.1 是微调的 Llama-3-70b 模型。新模型基于筛选数据训练，更加合规但不受审查。其在指令、对话、编码和函数调用能力上均有所提升。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Dolphin 2.9.1 是 Cognitive Computations 对 Meta 的 Llama 3 70B 进行微调的版本，使用过滤后的数据训练，生成一个能够遵循指令且不会像基础 Llama 版本那样频繁拒绝响应的模型。它集成了指令遵循、多轮对话、编码和函数调用功能于一体。每千个令牌成本不到半美分，适合希望获得功能强大且合规的 70B 级模型但又不想支付高昂前沿价格的开发者。
以……著称
- 无审查的指令遵循：拒绝响应比基础 Llama 3 70B 少。
- 改进的函数调用，适用于工具使用和代理流水线。
- 相对于其价格档位，编码和对话表现稳健。
- 极低成本：每百万输入令牌 0.35 美元，输出令牌 0.40 美元。
注意
- 权重未公开，仅通过 API 访问。
- 8192 令牌上下文长度按当前标准较短，处理长文档需分块。
- 无审查微调可能产生其他模型会拒绝的输出，请谨慎使用。
推荐尝试的提示词
函数调用示例
你有一个工具叫 get_weather(location: str, units: str) -> dict。写出调用该函数以获取奥斯陆当前摄氏度天气的 JSON 函数调用，然后写一个简短的 Python 包装函数，使用基于 requests 的真实 API 调用该接口。
直接的代码审查
请审查以下 Python 函数，准确指出其错误、为何在高负载下会失败，以及我应如何重写。请直接批评，不要委婉。
def get_user(id):
conn = sqlite3.connect('app.db')
return conn.execute(f'SELECT * FROM users WHERE id = {id}').fetchone()
多轮角色扮演场景
你是一位简洁且怀疑的高级工程师，正在面试一位声称构建了分布式键值存储的候选人。请逐条提出三个深入的技术问题，等待我的回答，如果任何回答含糊或不可信，请强烈质疑。
与……比较
- GPT-5.6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.20/M 输出
- Solar Pro 4仅限API模型524,288 令牌上下文 · $0.09/M 输入，$0.36/M 输出
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
- Claude Opus 5.5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $4.00/M 输入，$20.00/M 输出
来自 cognitivecomputations 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B 吗？
- 权重未在公共仓库发布，因此无法本地使用——只能通过 API 访问该模型。
- 费用是多少，支持多长上下文？
- 输入每百万令牌 0.35 美元，输出每百万令牌 0.40 美元，上下文窗口为 8192 令牌。
- Dolphin 与标准 Llama 3 70B 有何不同？
- Cognitive Computations 在过滤数据上进行了微调，减少拒绝响应，提升了指令遵循、编码和函数调用能力，相较于 Meta 基础版本表现更佳。
船长评语一款价格低廉、合规的 70B 微调模型，适合函数调用和无护栏指令任务——但需注意上下文较短。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Dolphin 2.9.1 llama 3 70b 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153