Llama 3.1 70B Instruct

Llama 3.1 70B Instruct — текстовая диалоговая модель Meta из выпуска от 23 июля 2024 года. Она была представлена вместе с версиями на 8 и 405 миллиардов параметров.

История рейтинга

Загружаем историю замеров…

Главное

  • Место в общем рейтинге293-еиз 419Индекс интеллекта 6,6 · 209-е из 231
    замер 28 октября 2026
  • Цена за 1 млн токенов$0,40 / $0,40вход / выходу отдельных провайдеров до $0,72 / $0,72
  • Контекст131 072токеновответ до 16 384 токенов
  • ПринимаетТекстотвечает: текст
  • В каталогах с23 июля 2024линейка Instruct
  • БесплатноНеттолько платные тарифы

Бенчмарки

  • Индекс интеллекта6,6209-е из 231лучший результат 58,4 у Claude Opus 5.5

Индексы — сводные оценки независимой лаборатории тестирования; проверка на площадках — прогоны агрегатора у провайдеров, показан диапазон результатов; дизайн — парные сравнения вёрстки и кода по категориям.

Места в рейтингах

РейтингМестоОценкаРежимВыборкаДата замера
Общий зачёт
293-еиз 419
1 261 1 257–1 265базовый55 24028 октября 2026
Программирование
292-еиз 414
1 259 1 252–1 266базовый9 38928 октября 2026
Математика
280-еиз 405
1 252 1 244–1 259базовый7 67728 октября 2026
Русский язык
294-еиз 383
1 233 1 225–1 242базовый7 28528 октября 2026

Оценка — рейтинг по парным сравнениям людей; для агентных задач — улучшение относительно базового уровня, не вероятность успеха. Рядом интервал из источника. Выборка — число голосов или наблюдений в снимке.

Популярность: доля токенов через API-агрегаторы за 30 дней не зафиксирована.

Сколько это стоит на практике

  • $0,32Чат-помощник1 000 сообщений: 300 токенов запроса и 500 токенов ответа каждоевход 300 000 · выход 500 000 токенов
  • $2,08Разбор документов100 документов по 50 000 токенов входа, ответ 2 000 токеноввход 5 000 000 · выход 200 000 токенов
  • $1,92Программирование200 задач по 20 000 токенов входа и 4 000 токенов ответавход 4 000 000 · выход 800 000 токенов

Сумма = вход × цена входа + выход × цена выхода, цены за 1 млн токенов, проверены 22 сентября 2026. Токены рассуждения оплачиваются как ответ.

Где доступна модель

КаналКак доступнаБесплатно или тарифОплата из РФПровереноСсылка
Без VPN и с оплатой в рублях
BotHubчат, APIстартовые токеныда2 ноября 2026Открыть
API-агрегаторы и чаты
Hugging Face Inference ProvidersAPI, чатмесячные кредитынет2 ноября 2026Открыть
Kilo GatewayAPI, IDEмодели :free—2 ноября 2026Открыть
OpenRouterAPI, чатмодели с суффиксом :freeнет2 ноября 2026Открыть

Дата в таблице — день, когда доступность у сервиса подтверждена в последний раз: по списку моделей самого сервиса, а где списка нет — по дате ручной проверки. Доступность и цены у сервиса могут измениться раньше следующей проверки.

Альтернативы

  • Лидер общего рейтингаClaude Opus 4.610-е из 419 в общем зачётецена $5 / $25выше на 283 места
  • Дешевле у MetaLlama 3.3 70B Instruct279-е из 419 в общем зачётецена $0,10 / $0,32дешевле в 1,9 раза, на 14 мест выше
  • Дешевле при том же уровнеGemma 4 26B A4B 91-е из 419 в общем зачётецена $0,02 / $0,07дешевле в 8,7 раза, на 202 места выше
  • Китайская альтернативаMiMo-V2.6-Pro12-е из 419 в общем зачётецена $0,44 / $0,87разработчик Xiaomi, Китай

Подбор по последнему снимку общего зачёта и ценам за 1 млн токенов (вход + выход).

Для каких задач

Места по открытым замерам оценок людей, лучший режим модели; замеры 28 октября 2026.

Вопросы и ответы

Все проверки безопасности Llama 3.1 70B проводились без внешнего фильтра?

Нет. В общей карточке выпуска Meta разделяет проверки уязвимостей моделей и испытания систем для чата, кода и вызова программ. Во второй группе использовали Llama Guard 3 для фильтрации запросов и ответов. Поэтому результат такой системы нельзя приписывать одним весам 70B без фильтра: при сравнении нужно сохранять состав проверяемой системы.

Как считается и откуда данные · данные обновлены 2 ноября 2026

Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.

Полная методика: источники, частота обновления, что означает число