Kann ich Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo lokal ausführen?

Nicht diese Variante – die offenen Gewichte sind nicht mit diesem Angebot verknüpft, daher nur API-Zugang.

Was kostet es und wie lang ist der Kontext?

Preis: $0,40 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.

Wie vergleicht sich das 70B-Modell mit dem 8B und 405B derselben Familie?

Das 70B-Modell liegt zwischen dem leichten 8B und dem leistungsstarken 405B; es bietet deutlich mehr Leistung als das 8B zu einem Bruchteil der Kosten des 405B und ist damit die praktische Mittelklasse für die meisten Produktionsanwendungen.

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

3948°

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meta-llama | 131.072 Token Kontext | $0,40/M Eingabe, $0,40/M Ausgabe. Meta hat die Meta Llama 3.1 Familie großer Sprachmodelle (LLMs) entwickelt und veröffentlicht, eine Sammlung vortrainierter und instruktionstuned generativer Textmodelle in den Größen 8B, 70B und 405B.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo ist ein 70-Milliarden-Parameter-instruktionsgetuntes Modell von Meta, das über API zu einem Pauschalpreis von $0,40 pro Million Tokens rein und raus angeboten wird. Es liegt in der Mitte der Llama 3.1-Familie – leistungsfähiger als das 8B-Modell, günstiger als das 405B – mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens. Es eignet sich für Entwickler und Teams, die solide Allzweckleistung ohne Spitzenpreise suchen.

Bekannt für

Wettbewerbsfähige Instruktionsbefolgung zu mittlerem Preisniveau
131K-Token-Kontext für lange Dokumente und ausgedehnte Gespräche
Teil einer dreistufigen Familie: Auf- oder Abstieg ohne Stackwechsel
Turbo-Serving ermöglicht schnelleren Durchsatz als der Standard-70B-Endpunkt

Achte auf

Gewichte sind hier nicht öffentlich verfügbar; kein lokaler Betrieb dieser Version möglich.
Mit 70B Parametern ist es bei schwierigen Denk- und komplexen Programmieraufgaben langsamer als das 405B-Modell.
Meta hat die Lizenzbedingungen für diese spezielle API-Variante nicht veröffentlicht.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Langes Dokument zusammenfassen

Hier ist ein langer Bericht. Lies ihn sorgfältig und gib mir eine strukturierte Zusammenfassung: drei Sätze zum Hauptargument, eine Aufzählung der fünf wichtigsten Erkenntnisse und einen Satz zu fehlenden oder ungelösten Punkten. [Füge dein Dokument unter dieser Zeile ein.]

Klare Erklärung entwerfen

Erkläre jemandem, der grundlegende Matrixmultiplikation versteht, aber nie Maschinelles Lernen studiert hat, wie Transformer-Attention-Mechanismen funktionieren. Nutze eine konkrete Analogie, halte dich unter 300 Wörtern und schließe mit einem Satz, warum das wichtig ist.

Für anderes Publikum umschreiben

Nimm das folgende technische Änderungsprotokoll und schreibe es als verständliche E-Mail an nicht-technische Stakeholder um. Behalte alle wichtigen Änderungen bei, streiche Fachjargon und markiere alles, was eine Aktion vom Leser erfordert. [Füge das Änderungsprotokoll unten ein.]

Vergleichen mit

Llama 3.1 70B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.40/M Eingabe, $0.40/M Ausgabe
GPT-4o (2024-11-20)
Nur API-Modell
128,000 Token Kontext · $2.50/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
GPT-5 Image Mini
Nur API-Modell
400,000 Token Kontext · $2.50/M Eingabe, $2.00/M Ausgabe
GPT-3.5 Turbo 16k
Nur API-Modell
16,385 Token Kontext · $3.00/M Eingabe, $4.00/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo lokal ausführen?: Nicht diese Variante – die offenen Gewichte sind nicht mit diesem Angebot verknüpft, daher nur API-Zugang.
Was kostet es und wie lang ist der Kontext?: Preis: $0,40 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.
Wie vergleicht sich das 70B-Modell mit dem 8B und 405B derselben Familie?: Das 70B-Modell liegt zwischen dem leichten 8B und dem leistungsstarken 405B; es bietet deutlich mehr Leistung als das 8B zu einem Bruchteil der Kosten des 405B und ist damit die praktische Mittelklasse für die meisten Produktionsanwendungen.

Captain's Urteil
Ein vernünftiger Mittelklasse-Arbeitstier: genug Kontext und Leistung für die meisten Produktionsaufgaben zu einem Preis, der keine Budgetdiskussion erfordert.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie man installiert

Wie man Ollama installiert und eine lokale KI betreibt (Windows, Mac, Linux)

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