Maaari ko bang patakbuhin ang Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo nang lokal?

Hindi ang variant na ito — hindi kasama ang open weights sa listing na ito, kaya API lang ang access.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?

Presyo ay $0.40 kada milyon tokens para sa input at output, na may context window na 131,072 tokens.

Paano ang 70B kumpara sa 8B at 405B sa parehong pamilya?

Ang 70B ay nasa gitna ng magaan na 8B at nangungunang 405B; nagbibigay ito ng mas malaking kakayahan kaysa 8B sa mas maliit na bahagi ng gastos ng 405B, kaya ito ang praktikal na gitnang pagpipilian para sa karamihan ng production workloads.

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

3948°

#llm #meta-llama #chat #pagsusulat #pagbubuod #mahabang konteksto

Buksan ang DeepInfra

meta-llama | 131,072 token context | $0.40/M input, $0.40/M output. Ang Meta ay nag-develop at naglabas ng Meta Llama 3.1 pamilya ng malalaking language model (LLMs), isang koleksyon ng pretrained at instruction tuned na generative text models sa 8B, 70B at 405B na laki.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo ay isang 70-bilyong-parameter na instruction-tuned model mula sa Meta, na inililingkod sa pamamagitan ng API sa flat na $0.40 kada milyon tokens input at output. Ito ay nasa gitna ng Llama 3.1 family — mas mahusay kaysa 8B, mas mura kaysa 405B — na may 131,072-token context window. Angkop ito para sa mga developer at koponan na nais ng matibay na general-purpose performance nang hindi nagbabayad ng frontier prices.

Kilalang-kilala sa

Kompitibong pagsunod sa instruction sa mid-tier na presyo
131K token context na kayang hawakan ang mahahabang dokumento at pinalawig na pag-uusap
Bahagi ng tatlong-laki na pamilya: maaaring mag-step up o down nang hindi binabago ang stack
Turbo serving na nangangahulugang mas mabilis na throughput kaysa standard 70B endpoint

Mag-ingat sa

Hindi pampubliko ang weights dito; hindi mo ito mapapatakbo nang lokal.
Sa 70B, mahuhuli ito sa 405B sa mahirap na reasoning at komplikadong coding tasks.
Hindi inilathala ng Meta ang licence terms para sa partikular na variant na ito.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Summarise a long document

Narito ang isang mahaba na ulat. Basahin ito nang mabuti, pagkatapos ay bigyan ako ng structured summary: tatlong pangungusap tungkol sa pangunahing argumento, bullet list ng limang pinakamahalagang natuklasan, at isang pangungusap tungkol sa mga kulang o hindi pa nalulutas. [I-paste ang iyong dokumento sa ibaba ng linyang ito.]

Draft a clear explanation

Ipaliwanag kung paano gumagana ang transformer attention mechanisms sa isang taong may alam sa basic matrix multiplication pero hindi pa nag-aaral ng machine learning. Gumamit ng konkretong analogy, panatilihin sa ilalim ng 300 salita, at tapusin sa isang pangungusap kung bakit ito mahalaga.

Rewrite for a different audience

Kunin ang sumusunod na technical changelog at isulat muli ito bilang plain-English email para sa mga non-technical stakeholders. Panatilihin ang bawat makabuluhang pagbabago, alisin ang jargon, at itala ang anumang nangangailangan ng aksyon mula sa mambabasa. [I-paste ang changelog sa ibaba.]

Ihambing sa

Llama 3.1 70B Instruct
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.40/M input, $0.40/M output
GPT-4o (2024-11-20)
Modelong API lang
128,000 token na konteksto · $2.50/M input, $10.00/M output
GPT-5 Image Mini
Modelong API lang
400,000 token na konteksto · $2.50/M input, $2.00/M output
GPT-3.5 Turbo 16k
Modelong API lang
16,385 token na konteksto · $3.00/M input, $4.00/M output

Higit pang mga text model mula sa meta-llama

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo nang lokal?: Hindi ang variant na ito — hindi kasama ang open weights sa listing na ito, kaya API lang ang access.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?: Presyo ay $0.40 kada milyon tokens para sa input at output, na may context window na 131,072 tokens.
Paano ang 70B kumpara sa 8B at 405B sa parehong pamilya?: Ang 70B ay nasa gitna ng magaan na 8B at nangungunang 405B; nagbibigay ito ng mas malaking kakayahan kaysa 8B sa mas maliit na bahagi ng gastos ng 405B, kaya ito ang praktikal na gitnang pagpipilian para sa karamihan ng production workloads.

Hatol ng Kapitan
Isang makatwirang mid-range na workhorse: sapat ang context at kakayahan para sa karamihan ng production tasks, sa presyong hindi kailangan ng malaking budget.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano mag-install

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm meta-llama chat pagsusulat pagbubuod mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model