کیا میں Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo کو مقامی طور پر چلا سکتا ہوں؟

اس ورژن کو نہیں — کھلے وزن اس لسٹنگ کے ساتھ منسلک نہیں ہیں، لہٰذا آپ اسے صرف API کے ذریعے استعمال کر سکتے ہیں۔

اس کی قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ کی لمبائی کیا ہے؟

قیمت $0.40 فی ملین ٹوکن ان پٹ اور آؤٹ پٹ دونوں کے لیے ہے، اور کانٹیکسٹ ونڈو 131,072 ٹوکن کی ہے۔

70B، 8B اور 405B کے درمیان کیا فرق ہے؟

70B ہلکے 8B اور اعلیٰ 405B کے درمیان ہے؛ یہ 8B سے نمایاں زیادہ صلاحیت دیتا ہے اور 405B کی قیمت کا ایک چھوٹا حصہ ہے، جو اسے زیادہ تر پروڈکشن کاموں کے لیے عملی درمیانی انتخاب بناتا ہے۔

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

3948°

#llm #meta-llama #چیٹ #تحریر #خلاصہ #طویل سیاق و سباق

DeepInfra کھولیں

meta-llama | 131,072 token context | $0.40/M input, $0.40/M output. میٹا نے Meta Llama 3.1 کے بڑے زبان ماڈلز (LLMs) کا خاندان تیار اور جاری کیا، جو 8B، 70B اور 405B سائز میں پری ٹرینڈ اور ہدایت سے ٹیون کیے گئے جنریٹو ٹیکسٹ ماڈلز کا مجموعہ ہے۔

اس ماڈل کے رہنما

2026 میں 10 سب سے سستے ChatGPT متبادل: مفت لوکل ماڈلز، مفت ٹئیرز اور فلیٹ ریٹ پلانز

اوپن ویٹس بمقابلہ اوپن سورس بمقابلہ صرف API: آپ حقیقت میں کیا کر سکتے ہیں

GGUF فائل کیا ہے؟ کوانٹائزڈ ماڈلز کی وضاحت (Q4, Q8, fp8, NF4)

تمام رہنما

کپتان کے نوٹس

Captain کی تحریر، ہاؤس ایڈیٹر

2026-10-13 کے نوٹس

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo میٹا کا 70 ارب پیرامیٹرز والا انسٹرکشن ٹیونڈ ماڈل ہے، جو API کے ذریعے $0.40 فی ملین ٹوکن ان پٹ اور آؤٹ پٹ کی فلیٹ قیمت پر دستیاب ہے۔ یہ Llama 3.1 فیملی کے درمیان میں ہے — 8B سے زیادہ قابل، 405B سے سستا — اور 131,072 ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو رکھتا ہے۔ یہ ڈویلپرز اور ٹیموں کے لیے موزوں ہے جو عام مقصد کی اچھی کارکردگی چاہتے ہیں بغیر فرنٹیئر قیمتیں ادا کیے۔

مشہور ہے

مقابلہ جاتی انسٹرکشن فالوئنگ درمیانے درجے کی قیمت پر
131K ٹوکن کانٹیکسٹ طویل دستاویزات اور طویل گفتگو سنبھالتا ہے
تین سائز کے خاندان کا حصہ: بغیر اسٹیک تبدیل کیے اوپر یا نیچے جائیں
Turbo سروسنگ معیاری 70B اینڈپوائنٹ سے تیز تھروپٹ فراہم کرتی ہے

خبردار رہیں

وزن یہاں عوامی دستیاب نہیں؛ آپ اسے مقامی طور پر نہیں چلا سکتے۔
70B مشکل ریزننگ اور پیچیدہ کوڈنگ کاموں میں 405B سے پیچھے رہے گا۔
میٹا نے اس مخصوص فراہم کردہ ورژن کے لائسنس کی شرائط شائع نہیں کیں۔

بہترین ہے

آزمائیں یہ پرامپٹس

طویل دستاویز کا خلاصہ کریں

یہاں ایک طویل رپورٹ ہے۔ اسے غور سے پڑھیں، پھر مجھے ایک ساختی خلاصہ دیں: مرکزی دلیل پر تین جملے، پانچ سب سے اہم نتائج کی بلٹ لسٹ، اور ایک جملہ کہ کیا چیز غائب یا غیر حل شدہ ہے۔ [اپنا دستاویز اس لائن کے نیچے پیسٹ کریں۔]

صاف وضاحت تیار کریں

ٹرانسفارمر اٹینشن میکانزمز کو اس شخص کو سمجھائیں جو بنیادی میٹرکس ضرب جانتا ہے لیکن مشین لرننگ کا مطالعہ نہیں کیا۔ ایک واضح مثال استعمال کریں، 300 الفاظ سے کم رکھیں، اور آخر میں ایک جملہ بتائیں کہ یہ کیوں اہم ہے۔

مختلف سامعین کے لیے دوبارہ لکھیں

مندرجہ ذیل تکنیکی چینج لاگ لیں اور اسے غیر تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کے لیے سادہ انگریزی ای میل میں دوبارہ لکھیں۔ ہر اہم تبدیلی رکھیں، تمام اصطلاحات ختم کریں، اور کوئی بھی چیز جو قاری سے کارروائی مانگتی ہو نشان زد کریں۔ [چینج لاگ نیچے پیسٹ کریں۔]

موازنہ کریں

Llama 3.1 70B Instruct
اوپن ویٹس ماڈل
131,072 ٹوکن سیاق و سباق · $0.40/M ان پٹ، $0.40/M آؤٹ پٹ
GPT-4o (2024-11-20)
صرف API ماڈل
128,000 ٹوکن سیاق و سباق · $2.50/M ان پٹ، $10.00/M آؤٹ پٹ
GPT-5 Image Mini
صرف API ماڈل
400,000 ٹوکن سیاق و سباق · $2.50/M ان پٹ، $2.00/M آؤٹ پٹ
GPT-3.5 Turbo 16k
صرف API ماڈل
16,385 ٹوکن سیاق و سباق · $3.00/M ان پٹ، $4.00/M آؤٹ پٹ

meta-llama کے مزید ٹیکسٹ ماڈلز

لوگ پوچھتے ہیں

کیا میں Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo کو مقامی طور پر چلا سکتا ہوں؟: اس ورژن کو نہیں — کھلے وزن اس لسٹنگ کے ساتھ منسلک نہیں ہیں، لہٰذا آپ اسے صرف API کے ذریعے استعمال کر سکتے ہیں۔
اس کی قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ کی لمبائی کیا ہے؟: قیمت $0.40 فی ملین ٹوکن ان پٹ اور آؤٹ پٹ دونوں کے لیے ہے، اور کانٹیکسٹ ونڈو 131,072 ٹوکن کی ہے۔
70B، 8B اور 405B کے درمیان کیا فرق ہے؟: 70B ہلکے 8B اور اعلیٰ 405B کے درمیان ہے؛ یہ 8B سے نمایاں زیادہ صلاحیت دیتا ہے اور 405B کی قیمت کا ایک چھوٹا حصہ ہے، جو اسے زیادہ تر پروڈکشن کاموں کے لیے عملی درمیانی انتخاب بناتا ہے۔

کپتان کا فیصلہ
ایک معقول درمیانے درجے کا ورک ہارس: زیادہ تر پروڈکشن کاموں کے لیے کافی کانٹیکسٹ اور صلاحیت، ایسی قیمت پر جو بجٹ میٹنگ کی ضرورت نہ بنے۔

کپتان یہ نوٹس ماڈل کی اپنی وضاحت اور ماڈل کارڈ سے لکھتا ہے۔ قیمتیں اور سیاق و سباق کے سائز اس وقت فراہم کنندہ کے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

یہ سکور کیسے بنتا ہے

اس ماڈل کے لیے ابھی تک کسی ذریعہ سے مقبولیت کا ڈیٹا نہیں ہے، اس لیے اس کے لیے 7,000° سے نیچے ایک عارضی نمبر رکھا گیا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں آتا۔ جیسے ہی کوئی ذریعہ رپورٹ کرے گا، یہاں تفصیل ظاہر ہو جائے گی۔

اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں

ہیٹ اسکور: ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
فلور: 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
ڈاؤن لوڈ کے برابر: وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
لاگ پیمانہ: دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
لائکس: ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
قبولیت کی شرح: ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا: ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
سیڈر: کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
AI ہورڈ: ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
جنریشن سائٹس: ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
OpenRouter ٹوکنز: ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ): خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
LoRA اور ایمبیڈنگ: چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
خاندان اور وزن: بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
عمر: کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
خاندانی بوسٹ: ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
اسٹینڈ ان اسکور: ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
نیا! (گریس پیریڈ): ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
رجحان: کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
عام ماڈل: کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔

انسٹال کرنے کا طریقہ

Ollama انسٹال کرنے اور لوکل AI چلانے کا طریقہ (Windows, Mac, Linux)

ملتے جلتے ماڈلز

تصویر، ویڈیو اور متن بنانے کے AI ماڈلز

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo ایک متن ماڈل ہے جو Text / LLM فیملی کے لیے ModelTrends.ai پر درج ہے، جو اوپن سورس AI تصویر، ویڈیو اور متن ماڈلز کا صرف پڑھنے والا کیٹلاگ ہے۔ اس کا دوسرے Text / LLM ماڈلز سے موازنہ کریں اور اس کا ہیٹ اسکور دیکھ کر ٹرینڈ جانیں۔

مزید Text / LLM ماڈلز مزید Text / LLM متن / LLM llm meta-llama چیٹ تحریر خلاصہ طویل سیاق و سباق

ماڈل فیملی کے لحاظ سے دیکھیں