ラマ 3.1 70B インストラクト
6231°
<llama31-70b>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
オファー／広告
Easy Creator (Prism) Web
無制限・定額
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
無制限・定額
動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
Pro studio (SpyGlass) Web
無制限・定額
どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Discord bot (Vector)
無制限・定額
Vectorをサーバーに追加するか、VectorのDiscordに参加しよう。何でも作れる！
Unified Editor Web
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画像と動画のエディター：レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
OpenRouter ターミナル / API
トークンごとに支払い
ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。
ローカルアプリ
セットアップが必要
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
ModelDuel Web
使った分だけ支払い
最大50のチェックポイント／ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
このモデルのガイド
Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
Meta | 131,072 トークンコンテキスト | 入力 $0.40/M、出力 $0.40/M。Metaの最新モデルクラス（Llama 3.1）は多様なサイズとフレーバーで展開されています。この70Bの指示調整版は高品質な対話ユースケースに最適化されており、主要なクローズドソースモデルと比較して人間評価で強力な性能を示しています。モデルリリースの詳細はこちらをご覧くださいOpens in new tab。本モデルの利用はMetaのAcceptable Use PolicyOpens in new tabに準拠します。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Llama 3.1 70B InstructはMetaのオープンウェイト対話モデルで、70Bパラメータ規模でインストラクションチューニングされ、128kトークンのコンテキストウィンドウを持ちます。ウェイトは自由にダウンロード可能で、API利用料は片方向あたり100万トークンあたり0.40ドルと、フロンティアAPIの価格を大きく下回ります。自身で実行したり安価に展開したい開発者や研究者に適した、汎用性の高いチャットモデルです。
得意分野
- オープンウェイト：許可なくダウンロード、セルフホスト、ファインチューニングが可能。
- 128kトークンのコンテキストで長文や長時間の会話を処理。
- 対話品質が高く、人間評価でクローズドモデルと競合。
- 入出力ともに100万トークンあたり0.40ドルの低価格API料金。
- Llama 3.1ファミリーの一部であり、ツールやコミュニティのサポートが充実。
注意点
- 利用はMetaのAcceptable Use Policyに準拠し、完全なオープンソースライセンスではない。
- 70Bパラメータのため、ローカル実行には相当なVRAMが必要。ダウンロード前に計画を。
- 速度やハードウェア予算重視なら、より小さいLlama 3.1バリアントもある。
試してみるプロンプト
長文ドキュメントを要約する
以下は長い契約条項です。ライセンシーに課される最も重要な義務を3つ特定し、不明瞭な用語を平易に説明し、標準的なソフトウェアライセンス契約と比べて異常に見える点を指摘してください。以下の行に条項を貼り付けてください。
難しいメールを作成する
ベンダーの提案を丁寧かつ率直に断るプロフェッショナルなメールを書いてください。ベンダーは既存ソフトウェアでカバーしているプロジェクト管理ツールを提案してきました。礼儀正しく、明確な理由を示し、将来の連絡の可能性を残し、150語以内にまとめてください。
概念を3通りで説明する
トランスフォーマーのアテンション機構の仕組みを3通りで説明してください。初心者向けに1段落、機械学習の背景がないソフトウェア開発者向けに1段落、そして『Attention Is All You Need』論文を読んだ人向けに微妙な点を含めて1段落。
比較する
- Llama 3.2 3B Instructオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.05/M 入力、$0.33/M 出力
- Llama 3.3 70B Instructオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.32/M 出力
- Llama 4 Scoutオープンウェイトモデル1,310,720トークンのコンテキスト · $0.18/M 入力、$0.59/M 出力
- Llama 4 Scout 17B 16E Instructオープンウェイトモデル327,680トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.30/M 出力
meta-llamaの他のテキストモデル
よくある質問
- Llama 3.1 70Bはローカルで実行できますか？
- はい。ウェイトはMetaのAcceptable Use PolicyのもとHugging Faceで公開されています。70Bパラメータのため、消費者向けハードウェアで動かすには大量のVRAMか量子化版が必要です。
- API利用時のLlama 3.1 70Bの料金は？
- Metaは入力トークン100万あたり0.40ドル、出力トークン100万あたり0.40ドル、コンテキストウィンドウは131,072トークンと公表しています。
- 70Bは他のLlama 3.1サイズと比べてどうですか？
- Llama 3.1は複数サイズで展開されており、70Bは小さいバリアントより能力が高く、高品質な対話に特化していますが、ハードウェア要件とAPIコストはやや高めです。
キャプテンの評価多くの対話用途でクローズドソースの代替が正当化しにくくなる、真に有能なオープンモデルです。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
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.
Also ranked: #100 Hottest Text / LLM text model
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
ラマ 3.1 70B インストラクト は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
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