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Llama 3.1 70B InstructOPEN
Llama 3.1 70B Instruct (Meta): precios de API en vivo, ventana de contexto y las mejores alternativas de código abierto, rastreadas diariamente por OpenSourceAI.tech.
Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Llama 3.1 70B Instruct, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor.
Acerca de este modelo
Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de IA de peso abierto de Meta. Puedes descargarlo y alojarlo tú mismo de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojadas, rastreados por hora, para cuando prefieres la comodidad sobre el autoalojamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Llama 3.1 70B Instruct?
Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de lenguaje de IA de Meta. Es de pesos abiertos: puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 6.8 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Llama 3.1 70B Instruct gratis?
Los pesos son gratuitos y abiertos — puedes autoalojar Llama 3.1 70B Instruct y no pagar nada por token. Si prefieres una API alojada, los precios son $0.4 por millón de tokens de entrada y $0.4 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno Llama 3.1 70B Instruct?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 40.9%, MMLU-Pro 67.6%, Humanity's Last Exam 4.6%, Long Context Reasoning 6.3%, LiveCodeBench 23.2%, SciCode 26.7%, MATH-500 64.9%, AIME 17.3%, AIME 2025 4%, IFBench 34.4%, τ²-Bench 15.2%, Terminal-Bench Hard 3%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.
¿Puedo autoalojar Llama 3.1 70B Instruct?
Sí. Llama 3.1 70B Instruct tiene pesos abiertos, así que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.
Alternativas de código abierto
Dependiendo de tu carga de trabajo, un modelo de peso abierto que puedes alojar tú mismo puede reducir costos drásticamente o eliminar por completo la fijación de precios por token. Nuestras páginas de comparación ponen este modelo lado a lado con los competidores de código abierto más fuertes.