Posso eseguire Llama 3.1 70B localmente?

Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto la Acceptable Use Policy di Meta. Con 70 miliardi di parametri serve molta VRAM o una versione quantizzata per eseguirlo su hardware consumer.

Quanto costa Llama 3.1 70B tramite API?

Meta ha pubblicato un prezzo di 0,40$ per milione di token in ingresso e 0,40$ per milione di token in uscita, con una finestra di contesto da 131.072 token.

Come si confronta il 70B con le altre dimensioni di Llama 3.1?

Llama 3.1 è disponibile in più dimensioni; il 70B è superiore alle varianti più piccole in capacità ed è ottimizzato specificamente per dialoghi di alta qualità, a costo di requisiti hardware più elevati e un costo API leggermente superiore rispetto alle opzioni più piccole.

Llama 3.1 70B Instruct

6231°

#llm #meta-llama #chat #scrittura #locale #budget

Funziona su Graydient

Esegui questo modello

Offerte / Annunci

Easy Creator (Prism) Web

Illimitato · tariffa fissa

Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

PirateDiffusion Telegram

Illimitato · tariffa fissa

Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.

Pro studio (SpyGlass) Web

Illimitato · tariffa fissa

Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.

Discord bot (Vector)

Illimitato · tariffa fissa

Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!

Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

App locali Locale

Richiede configurazione

Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.

ModelDuel Web

Paga per uso

Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

Noleggia una GPU nel cloud

Graydient Cloud GPU

Illimitato · tariffa fissa

Tariffa fissa, uso illimitato. Questo modello si installa con un clic.

RunPod Cloud GPU

Addebitato al minuto

Noleggia una GPU al minuto e configura il modello da solo.

Guide per questo modello

Ollama vs LM Studio (2026): quale app AI locale usare e quali modelli top esegue ciascuna

Quanta VRAM serve davvero per l'AI locale?

Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare

Cos'è un file GGUF? Modelli quantizzati spiegati (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tutte le guide

Meta | contesto da 131.072 token | $0.40/M input, $0.40/M output. L'ultima classe di modelli di Meta (Llama 3.1) è stata lanciata con varie dimensioni e versioni. Questa versione da 70B istruita è ottimizzata per casi d'uso di dialogo di alta qualità. Ha dimostrato prestazioni solide rispetto ai principali modelli closed-source nelle valutazioni umane. Per leggere di più sul rilascio del modello, clicca quiOpens in new tab. L'uso di questo modello è soggetto alla Politica di Uso Accettabile di MetaOpens in new tab.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Llama 3.1 70B Instruct è il modello di dialogo open-weights di Meta, ottimizzato per istruzioni su scala da 70 miliardi di parametri con una finestra di contesto da 128k token. I pesi sono liberamente scaricabili e, con un costo di 0,40$ per milione di token in entrata e in uscita, si posiziona ben al di sotto dei prezzi delle API frontier. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono un modello di chat capace e generico da eseguire autonomamente o distribuire a basso costo.

Conosciuto per

Pesi aperti: scarica, ospita autonomamente o affina senza chiedere permessi.
Contesto da 128k token che gestisce documenti lunghi e conversazioni estese.
Qualità del dialogo elevata, competitiva con modelli chiusi nelle valutazioni umane.
Prezzi API bassi e simmetrici a 0,40$ per milione di token in entrata e uscita.
Parte della famiglia Llama 3.1, quindi ampia disponibilità di strumenti e supporto comunitario.

Attenzione a

L’uso è regolato dalla Acceptable Use Policy di Meta, non da una licenza open-source completamente permissiva.
Con 70 miliardi di parametri, l’esecuzione locale richiede molta VRAM; pianifica di conseguenza prima di scaricare.
Esistono varianti più piccole di Llama 3.1 se la velocità o il budget hardware sono prioritari.

Ideale per

Prompt da provare

Riassumi un documento lungo

Ecco una lunga clausola contrattuale. Identifica i tre obblighi più importanti che impone al licenziatario, spiega in termini semplici eventuali termini ambigui e segnala qualsiasi cosa che sembri insolita rispetto ai contratti standard di licenza software. Incolla la tua clausola sotto questa linea.

Redigi un’email difficile

Scrivi un’email professionale ma diretta per rifiutare la proposta di un fornitore. Il fornitore ha proposto uno strumento di gestione progetti che già copriamo con software esistente. Sii cortese, fornisci una motivazione chiara, lascia aperta la possibilità di futuri contatti e mantieni il testo sotto le 150 parole.

Spiega un concetto in tre modi

Spiega come funzionano i meccanismi di attenzione dei transformer in tre versioni: un paragrafo per un principiante assoluto, uno per uno sviluppatore software senza background in ML e uno per chi ha letto il paper originale Attention Is All You Need e vuole cogliere le sfumature.

Confronta con

Llama 3.2 3B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.05/M, output $0.33/M
Llama 3.3 70B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.32/M
Llama 4 Scout
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,310,720 token · Input $0.18/M, output $0.59/M
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 327,680 token · Input $0.10/M, output $0.30/M

Altri modelli di testo da meta-llama

Domande frequenti

Posso eseguire Llama 3.1 70B localmente?: Sì, i pesi sono aperti e disponibili su Hugging Face sotto la Acceptable Use Policy di Meta. Con 70 miliardi di parametri serve molta VRAM o una versione quantizzata per eseguirlo su hardware consumer.
Quanto costa Llama 3.1 70B tramite API?: Meta ha pubblicato un prezzo di 0,40$ per milione di token in ingresso e 0,40$ per milione di token in uscita, con una finestra di contesto da 131.072 token.
Come si confronta il 70B con le altre dimensioni di Llama 3.1?: Llama 3.1 è disponibile in più dimensioni; il 70B è superiore alle varianti più piccole in capacità ed è ottimizzato specificamente per dialoghi di alta qualità, a costo di requisiti hardware più elevati e un costo API leggermente superiore rispetto alle opzioni più piccole.

Verdetto del capitano
Un modello open veramente capace a un prezzo che rende più difficile giustificare le alternative closed-source per la maggior parte dei lavori di dialogo.

Scheda modello su Hugging Face

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.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #100 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

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.

Modelli simili

Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Llama 3.1 70B Instruct 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.

Altri modelli Text / LLM Altri Testo / LLM Text / LLM llm meta-llama chat scrittura locale budget contesto lungo

Sfoglia per famiglia di modelli