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MLlama 3.1 70B InstructOPEN

La última clase de modelo de Meta (Llama 3.1) se lanzó con una variedad de tamaños y sabores.

131KVentana de contexto · tokens
$0.4Precio de entrada · por M tokens
$0.4Precio de salida · por M tokens
MetaProveedor

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Llama 3.1 70B Instruct, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor.

Intelligence index6.5
Math index4
GPQA40.9%
MMLU-Pro67.6%
Humanity's Last Exam4.5%
Long Context Reasoning8%
LiveCodeBench23.2%
SciCode26.7%
MATH-50064.9%
AIME17.3%
AIME 20254%
IFBench34.4%
τ²-Bench15.2%
Terminal-Bench Hard3%
💰 Blended price$0.56 / 1M tokens
📈 Value11.6 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 94%
Puntuaciones más altas que el 6% de los 273 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.2 por 1M de tokens (mediana de 22) — este cuesta $0.4.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) y 61 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de IA open-weight de Meta. Puede descargarlo y alojarlo usted mismo de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojada, rastreados diariamente, para cuando prefiera la comodidad sobre el autohospedaje.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Llama 3.1 70B Instruct?

Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de lenguaje de IA de Meta. Es open-weight: puede descargarlo y ejecutarlo en su propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 6.5 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.

¿Para 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 4.5%, Long Context Reasoning 8%, 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 open weights, por lo que puede descargarlo y ejecutarlo en su propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.

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