Llama 3.1 70B Instruct

• GPQA Diamondأسئلة اختيار من متعدد صعبة جدًا في الأحياء والفيزياء والكيمياء كتبها حاملو دكتوراه. الإجابة العشوائية تحقق 25%.44.2%المرتبة 103 من 116
• رياضيات AIMEمسائل رياضيات بمستوى المسابقات على نمط مسابقة AIME الأمريكية. نسبة المسائل المحلولة.3.6%المرتبة 105 من 112

بيانات الاختبارات: Epoch AI، بترخيص CC BY 4.0

عدد الشركات التي تقدّم هذا النموذج عبر واجهة برمجية: 2. الأسعار لكل مليون رمز، من الأرخص إلى الأغلى.

تأتي بيانات التوفر والأسعار من الواجهة البرمجية العامة لـ OpenRouter وتُحدَّث يوميًا. التوفر هو نسبة الطلبات الناجحة خلال آخر 24 ساعة. يشغّل بعض المزوّدين نسخة مضغوطة من النماذج المفتوحة (fp8 أو int4)، وهي أرخص لكنها قد تكون أقل دقة بقليل.

استدعِ Llama 3.1 70B Instruct عبر واجهة OpenRouter البرمجية المتوافقة مع واجهة OpenAI: أنشئ مفتاحًا على openrouter.ai ثم شغّل أحد هذه الأمثلة.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

تعمل الشيفرة نفسها مع كل النماذج في هذا الموقع، ولا يتغير إلا معرّف النموذج. كما تقدّم مختبرات كثيرة واجهتها البرمجية وأدواتها الخاصة.

• 1000 رد في محادثة

  حوالي 500 رمز مدخلات و300 مخرجات لكل رد
  ‏0.32 US$
• تلخيص مستند من 100 صفحة

  حوالي 50,000 رمز مدخلات و1,000 مخرجات
  ‏0.02 US$
• تطبيق يرسل 10,000 طلب يوميًا لمدة شهر

  حوالي 1,000 رمز مدخلات و400 مخرجات لكل طلب
  ‏168 US$

حاسبة التكلفة →

• اليوم السابع30 سبتمبر 2026

  ميتا فى مرمى الانتقادات.. «Muse» يساوم على سعر منتج ويشارك عنوان مستخدم دون إذنه

• اليوم السابع30 سبتمبر 2026

  زوكربيرج يخطف رئيس MongoDB لقيادة منصة Meta الجديدة للذكاء الاصطناعي

• اليوم السابع30 سبتمبر 2026

  الذكاء الاصطناعى لميتا يتصرف من تلقاء نفسه.. Muse يبرم صفقة دون علم صاحبه

• عالم التقنية26 سبتمبر 2026

  ميتا تعتمد على OpenClaw في تطوير Muse وتوضح موقفها من الترخيص المفتوح

كم يكلّف Llama 3.1 70B Instruct؟

عبر الواجهة البرمجية يكلّف Llama 3.1 70B Instruct مبلغ ‏0.40 US$ لكل مليون رمز مدخلات و‏0.40 US$ لكل مليون رمز مخرجات. على سبيل المثال، تكلّف 1,000 إجابة محادثة (نحو 500 رمز مدخلات و300 رمز مخرجات لكل منها) حوالي ‏0.32 US$.

ما حجم نافذة السياق في Llama 3.1 70B Instruct؟

يستطيع Llama 3.1 70B Instruct قراءة ما يصل إلى 131,072 رمز في الطلب الواحد، أي نحو 246 صفحة من النص. ويمكنه كتابة ما يصل إلى 16,384 رمز في إجابة واحدة.

هل Llama 3.1 70B Instruct مفتوح المصدر؟

نعم. أوزانه منشورة (meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct)، لذا يمكنك تنزيله وتشغيله على أجهزتك الخاصة، أو استخدامه عبر أحد مزوّدي الواجهات البرمجية وعددهم 2.

من يطوّر Llama 3.1 70B Instruct؟

تطوّر Meta النموذج Llama 3.1 70B Instruct، وقد أصبح متاحًا عبر الواجهة البرمجية في 23 يوليو 2024.

ما مدى جودة Llama 3.1 70B Instruct؟

يحقق Llama 3.1 70B Instruct مؤشرًا عامًا قدره 125.9 في اختبارات Epoch AI المستقلة، ويحتل المرتبة 122 من بين 136 نموذجًا نتابعها.

هل يستطيع Llama 3.1 70B Instruct قراءة الصور؟

لا. يقبل Llama 3.1 70B Instruct النص فقط كمدخلات.

ما البدائل المتاحة لـ Llama 3.1 70B Instruct؟

من النماذج ذات السعر المشابه لدى شركات أخرى: Devstral 2 2512، Qwen3 VL 235B A22B Thinking وMiniMax M1. يمكنك مقارنتها جنبًا إلى جنب في هذه الصفحة.