Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo
3948°
meta-llama | 131,072 token 上下文 | 输入 $0.40/千，输出 $0.40/千。Meta 开发并发布了 Meta Llama 3.1 系列大型语言模型（LLM），包括 8B、70B 和 405B 规模的预训练和指令调优生成文本模型。
本模型的指南
2026年最便宜的10款ChatGPT替代品：免费本地模型、免费套餐和固定费率计划
开放权重 vs 开源 vs 仅API：你到底能做什么
什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo 是 Meta 推出的 700 亿参数指令调优模型，通过 API 以输入输出统一每百万 0.40 美元的价格提供服务。它处于 Llama 3.1 系列的中间档次——能力优于 8B，价格低于 405B，支持 131,072 令牌上下文窗口。适合希望获得稳健通用性能且不想支付顶级价格的开发者和团队。
以……著称
- 具有竞争力的指令跟随能力，价格处于中档
- 131K 令牌上下文支持长文档和长对话
- 三档尺寸系列，方便上下切换，无需更改技术栈
- Turbo 版本提供比标准 70B 端点更快的吞吐量
注意
- 此版本权重未公开，无法本地运行
- 700 亿参数在复杂推理和复杂编码任务上落后于 405B
- Meta 未公布该特定服务版本的许可条款
推荐尝试的提示词
长文档摘要
这里有一份冗长报告。请仔细阅读，给我一个结构化摘要：三句话概述主要论点，五个最重要发现的项目符号列表，以及一句话说明缺失或未解决的问题。[请在此行下方粘贴文档]
撰写清晰解释
向一个懂基本矩阵乘法但未学过机器学习的人解释变换器注意力机制。使用具体类比，控制在 300 字以内，最后一句说明其重要性。
为不同受众改写
将以下技术变更日志改写成面向非技术利益相关者的通俗电子邮件。保留所有重要变更，去除术语，并标记任何需要读者采取行动的内容。[请在此处粘贴变更日志]
与……比较
- Llama 3.1 70B Instruct开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.40/M 输入，$0.40/M 输出
- GPT-4o (2024-11-20)仅限API模型128,000 令牌上下文 · $2.50/M 输入，$10.00/M 输出
- GPT-5 Image Mini仅限API模型400,000 令牌上下文 · $2.50/M 输入，$2.00/M 输出
- GPT-3.5 Turbo 16k仅限API模型16,385 令牌上下文 · $3.00/M 输入，$4.00/M 输出
来自 meta-llama 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo 吗？
- 该版本不行——开放权重未附带此版本，只能通过 API 访问。
- 费用是多少？上下文多长？
- 输入输出均为每百万令牌 0.40 美元，支持 131,072 令牌上下文窗口。
- 70B 与同系列的 8B 和 405B 有何比较？
- 70B 介于轻量级 8B 和顶级 405B 之间；相比 8B 能力显著提升，成本远低于 405B，是大多数生产工作负载的实用中间选择。
船长评语合理的中档主力：上下文和能力足够应对大多数生产任务，价格无需专门预算审批。
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
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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。
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo 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，并查看热度分数了解趋势。
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