Model
.ai
memantau model AI terbuka
Panduan untuk model ini
Semua panduan
meta-llama | 8,192 token context | $0.30/M input, $0.40/M output. Butiran Model Meta membangunkan dan mengeluarkan keluarga model bahasa besar Meta Llama 3, koleksi model teks generatif yang telah dilatih awal dan disesuaikan arahan dalam saiz 8 dan 70B.
Meta Llama 3 70B Instruct adalah model 70 bilion parameter yang ditala arahan oleh Meta, salah satu daripada dua saiz dalam keluarga Llama 3. Ia berada di peringkat pertengahan yang berkemampuan untuk kerja chat dan teks am, dengan harga cukup rendah untuk dijalankan secara skala melalui API. Patut dipertimbangkan jika anda mahukan prestasi serba boleh yang mantap tanpa membayar harga model termaju.

Dikenali untuk

  • Pematuhan arahan yang kuat merentas tugasan penulisan, chat dan penalaran
  • Harga API rendah: $0.30/M input dan $0.40/M output
  • Sebahagian daripada keluarga model yang disokong dengan baik dengan adik beradik 8B untuk beban kerja ringan
  • Dikeluarkan oleh Meta, salah satu keluarga model terbuka yang paling banyak digunakan

Berhati-hati dengan

  • Berat tidak terbuka dalam senarai ini; pelaksanaan tempatan tidak disahkan di sini.
  • Konteks 8,192 token adalah pendek mengikut piawaian semasa — dokumen panjang perlu dipecah.
  • Generasi Llama yang lebih baru telah dikeluarkan; ini mungkin bukan model terbaik Meta sekarang.

Arahan untuk cuba

Draf emel sukar
Saya perlu memberitahu kontraktor bebas bahawa kami menamatkan projek lebih awal kerana pemotongan bajet, bukan isu prestasi. Tulis emel profesional dan mesra yang jujur tentang sebabnya, ucap terima kasih dengan ikhlas atas kerja mereka, dan tinggalkan pintu terbuka untuk kerjasama masa depan. Hadkan kepada kurang 200 perkataan.
Berfikir melalui keputusan
Saya menjalankan kedai dalam talian kecil. Saya boleh belanjakan $500 untuk iklan sosial berbayar bulan ini atau gunakan wang yang sama untuk mengupah freelancer menulis semula penerangan produk saya untuk SEO. Terangkan pertukaran setiap pilihan, kemudian berikan cadangan dengan alasan anda.
Ringkasan dan kritikan
Ini adalah hujah: 'Kerja jarak jauh meningkatkan produktiviti kerana pekerja menjimatkan masa perjalanan dan menghadapi gangguan pejabat yang kurang.' Ringkaskan hujah dalam satu ayat, kemudian kenal pasti dua andaian paling lemah dan terangkan mengapa setiap satu boleh dipertikaikan.

Bandingkan dengan

Lebih banyak model teks dari meta-llama

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Llama 3 70B Instruct secara tempatan?
Berat tidak disenaraikan sebagai terbuka di halaman ini, jadi pelaksanaan tempatan tidak disahkan — semak saluran rasmi Meta untuk status lesen dan muat turun terkini.
Berapa kos dan berapa panjang tetingkap konteks?
Melalui API ia berharga $0.30 setiap juta token input dan $0.40 setiap juta token output, dengan tetingkap konteks 8,192 token.
Bagaimana 70B berbeza daripada 8B dalam keluarga yang sama?
Meta mengeluarkan Llama 3 dalam saiz 8B dan 70B; 70B adalah model yang lebih besar dan lebih berkemampuan, manakala 8B menukar sedikit kualiti untuk kos lebih rendah dan inferens lebih pantas.
Keputusan Kapten
Model pertengahan yang berkemampuan dan harga jujur — berguna untuk kerja teks harian, tetapi periksa sama ada generasi Llama yang lebih baru telah mengatasi ia.
Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Meta Llama 3 70B Instruct di ModelTrends.ai: Heat 3,067°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Bagaimana skor ini dijumlahkan
Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.
Glosari: istilah yang digunakan di sini
Skor heat
Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai
7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun
Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log
Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka
Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan
Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan
Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder
Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde
Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan
Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter
Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint)
Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding
Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat
Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur
Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga
Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian
Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran)
Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend
Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa
Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.