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MLlama 3.1 70B InstructOPEN

Metas neueste Modellklasse (Llama 3.1) wurde mit einer Vielzahl von Größen und Varianten eingeführt.

131KKontextfenster · Tokens
$0.4Eingabepreis · pro M Tokens
$0.4Ausgabepreis · pro M Tokens
MetaAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Modellvergleiche → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Llama 3.1 70B Instruct, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index6.6
Math index4
GPQA40.9%
MMLU-Pro67.6%
Humanity's Last Exam4.5%
LiveCodeBench23.2%
MATH-50064.9%
AIME17.3%
AIME 20254%
IFBench34.4%
τ²-Bench15.2%
Terminal-Bench Hard3%
💰 Blended price$0.56 / 1M tokens
📈 Value11.8 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 93%
Scores höher als 7% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.26 pro 1M Tokens (Median von 56) — dieses kostet $0.4.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 Flash (batch) · DeepSeek V4.1 Flash (batch) und 70 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Llama 3.1 70B Instruct ist ein Open-Weight-KI-Modell von Meta. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten angegebenen Preise sind die täglich aktualisierten Listenpreise der gehosteten APIs, für den Fall, dass Sie Bequemlichkeit dem Selbsthosten vorziehen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Llama 3.1 70B Instruct?

Llama 3.1 70B Instruct ist ein KI-Sprachmodell von Meta. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 6.6 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Llama 3.1 70B Instruct kostenlos?

Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Llama 3.1 70B Instruct selbst hosten und nichts pro Token zahlen. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,4 $ pro Million Eingabetokens und 0,4 $ pro Million Ausgabetokens.

Worin ist Llama 3.1 70B Instruct gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 40.9%, MMLU-Pro 67.6%, Humanity's Last Exam 4.5%, LiveCodeBench 23.2%, MATH-500 64.9%, AIME 17.3%, AIME 2025 4%, IFBench 34.4%, τ²-Bench 15.2%, Terminal-Bench Hard 3%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.

Kann ich Llama 3.1 70B Instruct selbst hosten?

Ja. Llama 3.1 70B Instruct hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.

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