Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo
3948°
meta-llama | 131,072 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.40/M, 출력 $0.40/M. Meta는 8B, 70B, 405B 크기의 사전학습 및 지시 조정 생성 텍스트 모델 모음인 Meta Llama 3.1 대형 언어 모델(LLM) 패밀리를 개발 및 출시했습니다.
이 모델의 가이드
2026년 가장 저렴한 ChatGPT 대안 10가지: 무료 로컬 모델, 무료 이용권, 정액제 플랜
오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것
GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo는 Meta에서 제공하는 700억 파라미터의 지시 튜닝 모델로, API를 통해 입력과 출력 토큰당 100만 토큰에 0.40달러의 고정 요금으로 제공됩니다. Llama 3.1 시리즈 중간에 위치하며 — 8B보다 성능이 뛰어나고 405B보다 저렴하며 — 131,072 토큰의 컨텍스트 창을 갖추고 있습니다. 최첨단 가격을 지불하지 않고도 견고한 범용 성능을 원하는 개발자와 팀에 적합합니다.
알려진 점
- 중간 가격대에서 경쟁력 있는 지시 따르기 성능
- 131K 토큰 컨텍스트로 긴 문서와 확장된 대화 처리 가능
- 세 가지 크기 옵션으로 구성된 가족: 스택 변경 없이 상하위 모델 선택 가능
- Turbo 서빙으로 표준 70B 엔드포인트보다 빠른 처리량 제공
주의할 점
- 가중치가 공개되어 있지 않아 이 버전을 로컬에서 실행할 수 없습니다.
- 70B 모델은 405B에 비해 어려운 추론 및 복잡한 코딩 작업에서 뒤처질 수 있습니다.
- Meta는 이 특정 서빙 버전에 대한 라이선스 조건을 공개하지 않았습니다.
시도해볼 프롬프트
긴 문서 요약하기
아래에 긴 보고서를 붙여넣습니다. 주의 깊게 읽은 후 주요 논점에 대한 세 문장 요약, 가장 중요한 다섯 가지 발견 사항의 글머리표 목록, 그리고 누락되었거나 해결되지 않은 부분에 대한 한 문장 요약을 작성해 주세요. [아래 줄에 문서를 붙여넣으세요.]
명확한 설명 초안 작성
기본 행렬 곱셈은 이해하지만 머신러닝을 공부한 적 없는 사람에게 트랜스포머 어텐션 메커니즘이 어떻게 작동하는지 설명해 주세요. 구체적인 비유를 사용하고 300단어 이내로 작성하며, 마지막에 왜 중요한지 한 문장으로 마무리해 주세요.
다른 대상용으로 다시 쓰기
아래에 기술 변경 로그를 붙여넣습니다. 이를 비전문가 대상의 평이한 영어 이메일로 다시 작성해 주세요. 모든 의미 있는 변경 사항은 유지하고 전문 용어는 모두 제거하며, 독자가 조치를 취해야 할 부분은 표시해 주세요. [변경 로그를 아래에 붙여넣으세요.]
비교하기
- Llama 3.1 70B Instruct오픈 가중치 모델131,072 토큰 컨텍스트 · $0.40/M 입력, $0.40/M 출력
- GPT-4o (2024-11-20)API 전용 모델128,000 토큰 컨텍스트 · $2.50/M 입력, $10.00/M 출력
- GPT-5 Image MiniAPI 전용 모델400,000 토큰 컨텍스트 · $2.50/M 입력, $2.00/M 출력
- GPT-3.5 Turbo 16kAPI 전용 모델16,385 토큰 컨텍스트 · $3.00/M 입력, $4.00/M 출력
meta-llama의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo를 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 이 버전은 아니며, 공개된 가중치가 없으므로 API를 통해서만 접근할 수 있습니다.
- 비용은 얼마이고 컨텍스트 길이는 어떻게 되나요?
- 입력과 출력 모두 100만 토큰당 0.40달러이며, 컨텍스트 창은 131,072 토큰입니다.
- 같은 시리즈의 8B 및 405B 모델과 70B는 어떻게 다른가요?
- 70B는 가벼운 8B와 최상위 405B 사이에 위치하며, 8B보다 훨씬 뛰어난 성능을 제공하면서 405B 비용의 일부만 지불하면 되어 대부분의 생산 작업에 실용적인 중간 선택지입니다.
캡틴의 평가대부분의 생산 작업에 충분한 컨텍스트와 성능을 갖춘 합리적인 중간급 워크호스이며, 예산 회의가 필요 없는 가격대입니다.
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
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이 점수가 어떻게 계산되는지
이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고 열기 점수로 트렌드를 확인해 보세요.
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