Posso eseguire Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B localmente?

I pesi non sono pubblicati in un repository pubblico, quindi l’uso locale non è disponibile tramite questa offerta — si accede al modello tramite API.

Quanto costa e quanto è lungo il contesto?

Il prezzo è $0,35 per milione di token in input e $0,40 per milione in output, con una finestra di contesto di 8.192 token.

In cosa differisce Dolphin dal Llama 3 70B standard?

Cognitive Computations lo ha fine-tunato su dati filtrati per ridurre i rifiuti e migliorare il seguito delle istruzioni, la programmazione e la chiamata di funzione rispetto alla versione base di Meta.

Dolphin 2.9.1 llama 3 70b

5630°

#llm #cognitivecomputations #programmazione #chat #agenti #budget

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cognitivecomputations | contesto da 8.192 token | $0.35/M input, $0.40/M output. Dolphin 2.9.1, un modello Llama-3-70b fine-tuned. Il nuovo modello, addestrato su dati filtrati, è più conforme ma non censurato. Dimostra miglioramenti nelle capacità di istruzione, conversazione, coding e chiamata di funzioni.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Dolphin 2.9.1 è il fine-tuning di Cognitive Computations sul modello Llama 3 70B di Meta, addestrato su dati filtrati per produrre un modello che segue le istruzioni senza i rifiuti tipici delle versioni base di Llama. È progettato per seguire istruzioni, conversazioni multi-turno, programmazione e chiamate di funzione in un unico pacchetto. Con un costo inferiore a mezzo centesimo per mille token, è adatto agli sviluppatori che vogliono un modello 70B capace e conforme senza pagare prezzi da frontiera.

Conosciuto per

Seguito delle istruzioni senza censura: meno rifiuti rispetto al Llama 3 70B base.
Migliorata la chiamata di funzione, utile per l’uso di strumenti e pipeline agentiche.
Buone capacità di programmazione e conversazione rispetto alla fascia di prezzo.
Costo molto basso: $0,35 in input, $0,40 in output per milione di token.

Attenzione a

I pesi non sono pubblicamente disponibili qui; si accede solo tramite API.
Il contesto di 8.192 token è breve secondo gli standard attuali — documenti lunghi richiederanno suddivisione.
I fine-tuning senza censura possono produrre output che altri modelli rifiuterebbero; usatelo di conseguenza.

Ideale per

Programmazione

Chat e assistenti

Agenti e uso di strumenti

Budget

Prompt da provare

Schema chiamata funzione

Hai uno strumento chiamato get_weather(location: str, units: str) -> dict. Scrivi la chiamata di funzione JSON per ottenere il meteo attuale a Oslo in Celsius, poi scrivi una breve funzione wrapper Python che chiama una vera API basata su requests usando quello schema.

Revisione codice schietta

Rivedi questa funzione Python e dimmi esattamente cosa c’è che non va, perché fallirà sotto carico e cosa dovrei riscrivere. Non mitigare la critica. def get_user(id): conn = sqlite3.connect('app.db') return conn.execute(f'SELECT * FROM users WHERE id = {id}').fetchone()

Scenario di gioco di ruolo multi-turno

Sei un ingegnere senior conciso e scettico che sta intervistando un candidato che afferma di aver costruito un archivio chiave-valore distribuito. Fammi tre domande tecniche approfondite una alla volta, aspetta le mie risposte e insisti duramente se qualcosa suona vago o poco plausibile.

Confronta con

GPT-5.6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.20/M, output $1.20/M
Solar Pro 4
Modello solo API
Contesto di 524,288 token · Input $0.09/M, output $0.36/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
Claude Opus 5.5
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $4.00/M, output $20.00/M

Altri modelli di testo da cognitivecomputations

Domande frequenti

Posso eseguire Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B localmente?: I pesi non sono pubblicati in un repository pubblico, quindi l’uso locale non è disponibile tramite questa offerta — si accede al modello tramite API.
Quanto costa e quanto è lungo il contesto?: Il prezzo è $0,35 per milione di token in input e $0,40 per milione in output, con una finestra di contesto di 8.192 token.
In cosa differisce Dolphin dal Llama 3 70B standard?: Cognitive Computations lo ha fine-tunato su dati filtrati per ridurre i rifiuti e migliorare il seguito delle istruzioni, la programmazione e la chiamata di funzione rispetto alla versione base di Meta.

Verdetto del capitano
Un fine-tuning 70B economico e conforme, da provare per chiamate di funzione e lavoro senza restrizioni sulle istruzioni — attenzione però al contesto corto.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

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Dolphin 2.9.1 llama 3 70b è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

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