Kan jag köra Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo lokalt?

Inte denna variant — de öppna vikterna är inte kopplade till denna listning, så du når den endast via API.

Vad kostar det och hur långt är kontexten?

Priset är $0,40 per miljon token för både in- och utdata, med ett kontextfönster på 131 072 token.

Hur står sig 70B jämfört med 8B och 405B i samma familj?

70B ligger mellan den lätta 8B och toppmodellen 405B; den erbjuder betydligt mer kapacitet än 8B till en bråkdel av kostnaden för 405B, vilket gör den till det praktiska mellanalternativet för de flesta produktionsuppgifter.

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

3948°

#llm #meta-llama #chatt #skrivande #sammanfattning #lång kontext

Öppna DeepInfra

meta-llama | 131,072 token kontext | $0.40/M input, $0.40/M output. Meta utvecklade och släppte Meta Llama 3.1-familjen av stora språkmodeller (LLMs), en samling förtränade och instruktionstunade generativa textmodeller i storlekarna 8B, 70B och 405B.

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo är en 70 miljarder parametrar stor instruktionsanpassad modell från Meta, tillgänglig via API till ett fast pris på $0,40 per miljon token in och ut. Den ligger mitt i Llama 3.1-familjen — mer kapabel än 8B, billigare än 405B — med ett kontextfönster på 131 072 token. Den passar utvecklare och team som vill ha stabil allmänprestanda utan att betala frontlinjepriser.

Känd för

Konkurrenskraftig instruktionsefterlevnad till ett mellannivåpris
131K token kontext klarar långa dokument och utökade konversationer
Del av en familj med tre storlekar: skala upp eller ner utan att byta stack
Turbo-servering ger snabbare genomströmning än standard 70B-endpoint

Se upp för

Vikterna är inte offentligt tillgängliga här; du kan inte köra denna version lokalt.
Vid 70B ligger den efter 405B på svåra resonemangs- och komplexa kodningsuppgifter.
Meta har inte publicerat licensvillkoren för denna specifika serverade variant.

Bäst för

Chatt och assistenter

Skrivande

Sammanfattningar

Lång kontext

Promptar att prova

Sammanfatta ett långt dokument

Här är en lång rapport. Läs den noggrant och ge mig sedan en strukturerad sammanfattning: tre meningar om huvudargumentet, en punktlista med de fem viktigaste fynden och en mening om vad som saknas eller är olöst. [Klistra in ditt dokument under denna rad.]

Skriv en tydlig förklaring

Förklara hur transformer-uppmärksamhetsmekanismer fungerar för någon som förstår grundläggande matris-multiplikation men aldrig studerat maskininlärning. Använd en konkret analogi, håll dig under 300 ord och avsluta med en mening om varför det är viktigt.

Skriv om för en annan målgrupp

Ta följande tekniska ändringslogg och skriv om den som ett enkelt e-postmeddelande till icke-tekniska intressenter. Behåll alla meningsfulla förändringar, ta bort all jargong och markera allt som kräver åtgärd från läsaren. [Klistra in ändringsloggen nedan.]

Jämför med

Llama 3.1 70B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.40/M indata, $0.40/M utdata
GPT-4o (2024-11-20)
Endast API-modell
128,000 tokens kontext · $2.50/M indata, $10.00/M utdata
GPT-5 Image Mini
Endast API-modell
400,000 tokens kontext · $2.50/M indata, $2.00/M utdata
GPT-3.5 Turbo 16k
Endast API-modell
16,385 tokens kontext · $3.00/M indata, $4.00/M utdata

Fler textmodeller från meta-llama

Vanliga frågor

Kan jag köra Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo lokalt?: Inte denna variant — de öppna vikterna är inte kopplade till denna listning, så du når den endast via API.
Vad kostar det och hur långt är kontexten?: Priset är $0,40 per miljon token för både in- och utdata, med ett kontextfönster på 131 072 token.
Hur står sig 70B jämfört med 8B och 405B i samma familj?: 70B ligger mellan den lätta 8B och toppmodellen 405B; den erbjuder betydligt mer kapacitet än 8B till en bråkdel av kostnaden för 405B, vilket gör den till det praktiska mellanalternativet för de flesta produktionsuppgifter.

Kaptens omdöme
En vettig mellanklass-arbetshäst: tillräckligt med kontext och kapacitet för de flesta produktionsuppgifter, till ett pris som inte kräver budgetmöte.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur man installerar

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm meta-llama chatt skrivande sammanfattning lång kontext

Bläddra efter modellfamilj