Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo
3948°
meta-llama | contexto de 131,072 tokens | $0.40/M entrada, $0.40/M salida. Meta desarrolló y lanzó la familia Meta Llama 3.1 de grandes modelos de lenguaje (LLMs), una colección de modelos generativos de texto preentrenados y ajustados por instrucciones en tamaños de 8B, 70B y 405B.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo es un modelo afinado para instrucciones de 70 mil millones de parámetros de Meta, servido vía API a una tarifa fija de $0.40 por millón de tokens de entrada y salida. Se sitúa en el medio de la familia Llama 3.1 — más capaz que el 8B, más barato que el 405B — con una ventana de contexto de 131,072 tokens. Es adecuado para desarrolladores y equipos que buscan un rendimiento general sólido sin pagar precios de vanguardia.
Conocido por
- Seguimiento de instrucciones competitivo a un precio intermedio
- Ventana de contexto de 131K tokens que maneja documentos largos y conversaciones extendidas
- Parte de una familia de tres tamaños: puedes subir o bajar sin cambiar tu stack
- Servicio Turbo que ofrece mayor rendimiento que el endpoint estándar de 70B
Cuidado con
- Los pesos no están disponibles públicamente aquí; no puedes ejecutar esta versión localmente.
- Con 70B quedará detrás del 405B en tareas de razonamiento complejo y codificación avanzada.
- Meta no ha publicado los términos de licencia para esta variante servida específica.
Prompts para probar
Resumir un documento largo
Aquí tienes un informe extenso. Léelo con atención y luego dame un resumen estructurado: tres oraciones sobre el argumento principal, una lista con viñetas de los cinco hallazgos más importantes y una oración sobre lo que falta o está sin resolver. [Pega tu documento debajo de esta línea.]
Redactar una explicación clara
Explica cómo funcionan los mecanismos de atención en transformers a alguien que entiende multiplicación básica de matrices pero nunca ha estudiado aprendizaje automático. Usa una analogía concreta, mantén el texto por debajo de 300 palabras y termina con una oración sobre por qué es importante.
Reescribir para una audiencia diferente
Toma el siguiente registro de cambios técnico y reescríbelo como un correo en lenguaje sencillo para stakeholders no técnicos. Conserva cada cambio significativo, elimina toda jerga y señala cualquier cosa que requiera acción del lector. [Pega el registro de cambios abajo.]
Comparar con
- Llama 3.1 70B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.40/M entrada, $0.40/M salida
- GPT-4o (2024-11-20)Modelo solo APIContexto de 128,000 tokens · $2.50/M entrada, $10.00/M salida
- GPT-5 Image MiniModelo solo APIContexto de 400,000 tokens · $2.50/M entrada, $2.00/M salida
- GPT-3.5 Turbo 16kModelo solo APIContexto de 16,385 tokens · $3.00/M entrada, $4.00/M salida
Más modelos de texto de meta-llama
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo localmente?
- No esta variante — los pesos abiertos no están adjuntos a este listado, por lo que solo se accede mediante API.
- ¿Cuánto cuesta y qué tan larga es la ventana de contexto?
- El precio es $0.40 por millón de tokens tanto de entrada como de salida, con una ventana de contexto de 131,072 tokens.
- ¿Cómo se compara el 70B con el 8B y el 405B de la misma familia?
- El 70B se sitúa entre el liviano 8B y el tope de gama 405B; ofrece una capacidad significativamente mayor que el 8B a una fracción del costo del 405B, siendo la opción práctica intermedia para la mayoría de cargas de trabajo en producción.
Veredicto del capitánUn caballo de batalla sensato de gama media: suficiente contexto y capacidad para la mayoría de tareas en producción, a un precio que no requiere reuniones de presupuesto.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
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Modelos Anima
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19
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