Llama 3.1 70B Instruct
Red Neuronal
Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de Meta de 70 mil millones de parámetros, ajustado con instrucciones y optimizado para diálogos.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Llama 3.1 70B Instruct?
Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de Meta de la familia Llama 3.1, lanzada en varios tamaños y variantes. La versión de 70 mil millones de parámetros está ajustada con instrucciones y optimizada para diálogos de calidad: mantiene el rol asignado, sigue las reglas de respuesta y desarrolla ideas en textos coherentes. En BotHub, el modelo funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el saldo se recarga con tarjetas rusas y pagas por uso de tokens, sin suscripciones. Tienes más de 250 redes neuronales en una sola ventana: es fácil comparar la respuesta de Llama con otros modelos y cambiar a cualquiera de ellos sin reescribir la integración, gracias a una API unificada compatible con OpenAI. Las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites para empleados. El modelo es útil si creas un chatbot de soporte con un guion definido, redactas borradores de correos, resumes documentos extensos, integras un asistente en tu producto vía API o pruebas prompts antes de migrar la carga a otros modelos.Preguntas frecuentes sobre Llama 3.1 70B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
llama-3.1-70b-instruct trabaja con texto: escribe y edita, ayuda con código, analiza documentos e imágenes que subas. La ventana de contexto es de 131 072 tokens, por lo que un archivo grande o una larga conversación caben en un solo diálogo. Es adecuada para asistentes, análisis y automatización mediante llamadas a funciones.
En una respuesta, el modelo genera hasta 16 384 tokens, suficiente para un artículo largo, un análisis detallado o un gran fragmento de código. Si el texto alcanza el límite, simplemente pide que continúe: el contexto de 131 072 tokens permite mantener toda la conversación completa.
En nuestros datos, no se indica un modo de razonamiento separado para este modelo. Sin embargo, puedes pedirle que razone paso a paso directamente en el prompt: desglosar la tarea y detallar el proceso de solución. Si necesitas modelos con modo de razonamiento integrado, en BotHub es fácil cambiar a otro sin reescribir la integración.
Sí, se admiten llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. El modelo puede decidir qué herramienta usar y devolver argumentos en un formato estricto, lo cual es útil para agentes, análisis y la integración con tu backend. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI.
Puedes subir imágenes y documentos: el modelo analizará la imagen o el archivo y responderá con texto (descripción, extracción de datos, análisis de tablas o capturas de pantalla). No se admite la entrada de audio o video, pero en BotHub hay modelos específicos para ello en la misma ventana.
En nuestros datos no hay notas sobre la compatibilidad con idiomas específicos, así que no podemos prometer nada; es mejor probarlo con tu tarea: un par de consultas mostrarán si el estilo y la precisión son adecuados. Hay otros modelos disponibles en BotHub, por lo que puedes comparar las respuestas en la misma ventana.