Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
1260°
Jalankan model ini
Penawaran / Iklan
Sao10K | konteks 131.072 token | $0.85/M input, $0.85/M output. Euryale L3.1 70B v2.2 adalah model yang fokus pada roleplay kreatif dari [Sao10k](https://ko-fi.com/sao10k). Ini adalah penerus dari [Euryale L3 70B v2.1](/models/sao10k/l3-euryale-70b).
Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI lokal mana yang harus digunakan, dan model top mana yang dijalankan masing-masing
Berapa banyak VRAM yang sebenarnya saya butuhkan untuk AI lokal?
Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)
Catatan Kapten
Catatan dari 2026-10-13
Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 adalah fine-tune 70B dari Llama 3.1 oleh Sao10K, dibuat khusus untuk roleplay kreatif dan fiksi kolaboratif. Model ini memperbaiki v2.1 dengan lebih banyak contoh roleplay, koherensi multi-putar yang lebih baik, dan kepatuhan sistem prompt yang lebih kuat. Jika kasus penggunaan Anda adalah narasi berbasis karakter daripada pengkodean atau analisis, ini adalah salah satu opsi bobot terbuka yang lebih fokus di ukuran ini.
Dikenal untuk
- Dibuat khusus untuk roleplay kreatif dan penulisan fiksi kolaboratif
- Koherensi multi-putar yang lebih baik dibandingkan pendahulunya, v2.1
- Dataset roleplay diperluas: 55% lebih banyak contoh RP kartu karakter dibanding v2.1
- Bobot terbuka, dapat diunduh dan dijalankan secara lokal
- Jendela konteks 128K token untuk sesi panjang dan berkelanjutan
Waspadai
- Sao10K mencatat Llama 3.1 dasar kadang bermasalah; regenerasi biasanya memperbaikinya.
- Lebih sedikit zero-shot tanpa sensor dibanding v2.1 setelah penghapusan beberapa sampel pelatihan.
- Dengan 70B, penggunaan lokal membutuhkan perangkat keras serius; periksa VRAM Anda sebelum mengunduh.
Prompt untuk dicoba
Mulai adegan lambat
Anda adalah kapten kapal berpengalaman di kota pelabuhan abad ke-19. Saya adalah kartografer yang baru tiba dengan peta yang Anda curigai palsu. Mulai adegan di kantor pengelola pelabuhan saat senja. Tulis dua sampai tiga paragraf, tetap dalam karakter, dan akhiri dengan baris dialog yang ditujukan kepada saya.
Mainkan NPC abu-abu moral
Mainkan peran mantan kepala mata-mata yang hidup dengan nama palsu di desa pegunungan kecil. Saya adalah kurir muda yang baru saja menyerahkan surat tertutup bertanda nama asli Anda — nama yang tidak seharusnya diketahui siapa pun di sini. Reaksikan dalam karakter: pikiran internal Anda, sikap luar, dan kata-kata pertama Anda kepada saya.
Detail dunia kolaboratif
Kita sedang membangun dunia sekunder bersama. Setting: kota yang dibangun di dalam kaldera gunung berapi yang dorman, dikelola oleh serikat pembuat kaca yang mengontrol satu-satunya sumber cahaya setelah gelap. Deskripsikan pasar pusat pada tengah malam — pemandangan, suara, ketegangan sosial — dalam sekitar 200 kata, terperinci dan spesifik.
Bandingkan dengan
- L3.1 70B Euryale v2.2Model dengan bobot terbukakonteks 131,072 token · $0.85/M input, $0.85/M output
- Llama 3 8B LunarisModel dengan bobot terbukakonteks 8,192 token · $0.04/M input, $0.05/M output
- L3.3 70B Euryale v2.3Model dengan bobot terbukakonteks 131,072 token · $0.85/M input, $0.85/M output
- Llama 3.3 Euryale 70BModel dengan bobot terbukakonteks 131,072 token · $0.65/M input, $0.75/M output
Model teks lain dari sao10k
Pertanyaan yang sering diajukan
- Apakah bobotnya terbuka dan bisa saya jalankan Euryale 70B secara lokal?
- Ya, bobot tersedia publik di Hugging Face di Sao10K/L3.1-70B-Euryale-v2.2. Dengan 70B parameter Anda memerlukan VRAM besar atau mesin yang bisa offload ke RAM; lihat panduan kuantisasi GGUF untuk opsi praktis.
- Berapa biaya dan seberapa panjang konteksnya?
- Melalui API harganya $0,85 per juta token untuk input dan output, dengan jendela konteks 131.072 token.
- Apa bedanya v2.2 dengan Euryale v2.1?
- V2.2 menambahkan data instruksi percakapan multi-putar untuk koherensi lebih baik di sesi panjang, 55% lebih banyak contoh roleplay kartu karakter, 40% lebih banyak contoh penulisan kreatif, dan dataset yang menargetkan kepatuhan sistem prompt serta penalaran spasial.
Putusan KaptenSpesialis roleplay bobot terbuka yang terawat baik dan layak dipilih jika fiksi kolaboratif benar-benar yang Anda butuhkan.
Kartu model di Hugging Face
Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.
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.
Bagaimana skor ini dihitung
Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.
Glosarium: istilah yang dipakai di sini
- Skor heat
- Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
- Lantai
- 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
- Setara unduhan
- Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
- Skala log
- Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
- Suka
- Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
- Tingkat adopsi
- Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
- Diukur dan diperkirakan
- Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
- Seeder
- Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
- AI Horde
- Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
- Situs generasi
- Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
- Token OpenRouter
- Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model penuh (checkpoint)
- Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
- LoRA dan embedding
- File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
- Keluarga dan bobot
- Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
- Usia
- Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
- Dorongan keluarga
- Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
- Skor pengganti
- Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
- Baru! (masa tenggang)
- Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
- Tren
- Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
- Model biasa
- Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.
