Pot rula Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B local?

Greutățile nu sunt publicate într-un depozit public, deci utilizarea locală nu este disponibilă prin această listare — accesul la model se face prin API.

Cât costă și cât de lung este contextul?

Prețul este 0,35 USD per milion tokeni input și 0,40 USD per milion tokeni output, cu o fereastră de context de 8.192 tokeni.

Cum diferă Dolphin de Llama 3 70B standard?

Cognitive Computations l-a fine-tunat pe date filtrate pentru a reduce refuzurile și a îmbunătăți urmărirea instrucțiunilor, programarea și apelarea funcțiilor comparativ cu versiunea de bază Meta.

Dolphin 2.9.1 llama 3 70b

5630°

#llm #cognitivecomputations #programare #chat #agenți #buget

Rulează pe Graydient

Deschide DeepInfra

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

cognitivecomputations | context de 8.192 tokeni | $0.35/M input, $0.40/M output. Dolphin 2.9.1, un model Llama-3-70b finetuned. Noul model, antrenat pe date filtrate, este mai conform dar ne-cenzurat. Demonstrează îmbunătățiri în abilități de instrucțiuni, conversație, programare și apelare de funcții.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Dolphin 2.9.1 este fine-tune-ul realizat de Cognitive Computations pe Meta Llama 3 70B, antrenat pe date filtrate pentru a produce un model care urmează instrucțiunile fără refuzurile tipice versiunilor de bază Llama. Se adresează urmăririi instrucțiunilor, conversațiilor multi-turn, programării și apelării funcțiilor într-un singur pachet. La mai puțin de jumătate de cent pentru o mie de tokeni, este potrivit pentru dezvoltatorii care doresc un model capabil și conform clasei 70B fără să plătească prețuri de frontieră.

Cunoscut pentru

Urmărire a instrucțiunilor fără cenzură: mai puține refuzuri decât Llama 3 70B de bază.
Apelare îmbunătățită a funcțiilor, utilă pentru utilizarea uneltelor și pipeline-uri agentice.
Programare și conversație solide raportat la nivelul său de preț.
Cost foarte redus: 0,35 USD input, 0,40 USD output per milion tokeni.

Atenție la

Greutățile nu sunt disponibile public aici; accesul se face doar prin API.
Contextul de 8.192 tokeni este scurt după standardele actuale — documentele lungi vor necesita segmentare.
Fine-tune-urile fără cenzură pot produce rezultate pe care alte modele le-ar refuza; folosiți cu atenție.

Cel mai bun pentru

Programare

Chat și asistenți

Agenți și utilizare unelte

Buget

Sugestii de încercat

Schema apelului funcției

Ai o unealtă numită get_weather(location: str, units: str) -> dict. Scrie apelul funcției JSON pentru a obține vremea curentă în Oslo în Celsius, apoi scrie o funcție wrapper scurtă în Python care apelează o API reală bazată pe requests folosind acest schema.

Revizuire directă a codului

Revizuiește această funcție Python și spune-mi exact ce este greșit, de ce va eșua sub sarcină și ce ar trebui să rescriu. Nu îndulci critica. def get_user(id): conn = sqlite3.connect('app.db') return conn.execute(f'SELECT * FROM users WHERE id = {id}').fetchone()

Scenariu de rol multi-turn

Ești un inginer senior concis și sceptic care intervievează un candidat ce susține că a construit un magazin distribuit de tip key-value. Pune-mi trei întrebări tehnice de adâncime, una câte una, așteaptă răspunsurile mele și contrazice ferm dacă ceva sună vag sau neplauzibil.

Compară cu

GPT-5.6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.20/M intrare, $1.20/M ieșire
Solar Pro 4
Model doar API
context de 524,288 tokeni · $0.09/M intrare, $0.36/M ieșire
GPT-6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.10/M intrare, $0.50/M ieșire
Claude Opus 5.5
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $4.00/M intrare, $20.00/M ieșire

Mai multe modele text de la cognitivecomputations

Întrebări frecvente

Pot rula Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B local?: Greutățile nu sunt publicate într-un depozit public, deci utilizarea locală nu este disponibilă prin această listare — accesul la model se face prin API.
Cât costă și cât de lung este contextul?: Prețul este 0,35 USD per milion tokeni input și 0,40 USD per milion tokeni output, cu o fereastră de context de 8.192 tokeni.
Cum diferă Dolphin de Llama 3 70B standard?: Cognitive Computations l-a fine-tunat pe date filtrate pentru a reduce refuzurile și a îmbunătăți urmărirea instrucțiunilor, programarea și apelarea funcțiilor comparativ cu versiunea de bază Meta.

Verdictul căpitanului
Un fine-tune ieftin și conform clasei 70B, merită încercat pentru apelarea funcțiilor și lucrul fără restricții la instrucțiuni — doar ține cont de contextul scurt.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum să instalezi

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Modele similare

DeepSeek V4 Flash 0423

TEXT / LLM

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Dolphin 2.9.1 llama 3 70b este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm cognitivecomputations programare chat agenți buget

Răsfoiește după familia de modele