Pot rula Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo local?

Nu această variantă — greutățile deschise nu sunt atașate acestei liste, deci accesul este doar prin API.

Care este costul și cât de mare este contextul?

Prețul este $0.40 per milion tokeni pentru intrare și ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.

Cum se compară 70B cu 8B și 405B din aceeași familie?

70B se situează între 8B, ușor, și 405B, de top; oferă o capacitate semnificativ mai mare decât 8B la o fracțiune din costul 405B, fiind alegerea practică de mijloc pentru majoritatea sarcinilor de producție.

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

3948°

#llm #meta-llama #chat #scris #rezumat #context lung

Deschide DeepInfra

meta-llama | context de 131.072 tokeni | 0,40$/M input, 0,40$/M output. Meta a dezvoltat și lansat familia de modele de limbaj mare Meta Llama 3.1, o colecție de modele generative text pre-antrenate și ajustate pe instrucțiuni în dimensiuni de 8B, 70B și 405B.

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

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo este un model de 70 de miliarde de parametri, ajustat pentru urmarea instrucțiunilor, de la Meta, oferit prin API la un tarif fix de $0.40 per milion tokeni intrare și ieșire. Se situează la mijlocul familiei Llama 3.1 — mai capabil decât 8B, mai ieftin decât 405B — cu o fereastră de context de 131.072 tokeni. Se potrivește dezvoltatorilor și echipelor care vor performanță generală solidă fără a plăti prețuri de frontieră.

Cunoscut pentru

Urmare competitivă a instrucțiunilor la un preț mediu
Context de 131K tokeni pentru documente lungi și conversații extinse
Parte dintr-o familie cu trei dimensiuni: poți face upgrade sau downgrade fără să schimbi infrastructura
Serviciul Turbo oferă debit mai rapid decât endpointul standard 70B

Atenție la

Greutățile nu sunt disponibile public aici; nu poți rula această versiune local.
La 70B va fi mai slab decât 405B la raționamente dificile și sarcini complexe de codare.
Meta nu a publicat termenii de licență pentru această variantă servită specifică.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Rezumat pentru document lung

Iată un raport lung. Citește-l cu atenție, apoi oferă-mi un rezumat structurat: trei propoziții despre argumentul principal, o listă cu cinci puncte despre cele mai importante descoperiri și o propoziție despre ce lipsește sau rămâne nerezolvat. [Lipește documentul tău sub această linie.]

Redactează o explicație clară

Explică cum funcționează mecanismele de atenție din transformere cuiva care înțelege înmulțirea matricelor de bază, dar nu a studiat niciodată învățarea automată. Folosește o analogie concretă, păstrează sub 300 de cuvinte și încheie cu o propoziție despre de ce contează.

Rescrie pentru un alt public

Ia următorul changelog tehnic și rescrie-l ca un email în limbaj simplu pentru stakeholderi non-tehnici. Păstrează fiecare schimbare semnificativă, elimină jargonul și marchează orice necesită acțiune din partea cititorului. [Lipește changelog-ul mai jos.]

Compară cu

Llama 3.1 70B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.40/M intrare, $0.40/M ieșire
GPT-4o (2024-11-20)
Model doar API
context de 128,000 tokeni · $2.50/M intrare, $10.00/M ieșire
GPT-5 Image Mini
Model doar API
context de 400,000 tokeni · $2.50/M intrare, $2.00/M ieșire
GPT-3.5 Turbo 16k
Model doar API
context de 16,385 tokeni · $3.00/M intrare, $4.00/M ieșire

Mai multe modele text de la meta-llama

Întrebări frecvente

Pot rula Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo local?: Nu această variantă — greutățile deschise nu sunt atașate acestei liste, deci accesul este doar prin API.
Care este costul și cât de mare este contextul?: Prețul este $0.40 per milion tokeni pentru intrare și ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.
Cum se compară 70B cu 8B și 405B din aceeași familie?: 70B se situează între 8B, ușor, și 405B, de top; oferă o capacitate semnificativ mai mare decât 8B la o fracțiune din costul 405B, fiind alegerea practică de mijloc pentru majoritatea sarcinilor de producție.

Verdictul căpitanului
Un cal de povară rezonabil de gamă medie: suficient context și capacitate pentru majoritatea sarcinilor de producție, la un preț care nu necesită aprobări speciale de buget.

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

L3.3 70B Euryale v2.3

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo 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 și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm meta-llama chat scris rezumat context lung

Răsfoiește după familia de modele