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R1 Distill Llama 70BOPEN
R1 Distill Llama 70B (DeepSeek): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour R1 Distill Llama 70B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, R1 Distill Llama 70B offre 2.1 fois plus de capacité. Les poids ouverts signifient également que vous pouvez l'héberger vous-même et ne rien payer par jeton.
À propos de ce modèle
R1 Distill Llama 70B est un modèle d'IA à poids ouvert de DeepSeek. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste de l'API hébergée, suivis à l'heure, pour lorsque vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que R1 Distill Llama 70B ?
R1 Distill Llama 70B est un modèle de langage IA de DeepSeek. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 9.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
R1 Distill Llama 70B est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger R1 Distill Llama 70B et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,8 $ par million de jetons d'entrée et de 0,8 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert R1 Distill Llama 70B ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 40.2%, MMLU-Pro 79.5%, Humanity's Last Exam 6.1%, Long Context Reasoning 11%, LiveCodeBench 26.6%, SciCode 31.3%, MATH-500 93.5%, AIME 67%, AIME 2025 53.7%, IFBench 27.6%, τ²-Bench 21.9%, Terminal-Bench Hard 1.5%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger R1 Distill Llama 70B ?
Oui. R1 Distill Llama 70B a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Alternatives open-source
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.