Llama 3.1 70B Instruct

Llama 3.1 70B Instruct

MetaLLM

Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

Context Window

131K tokens

Preço Input/1M

$0.56

Preço Output/1M

$0.56

Parâmetros

Velocidade

35 tok/s

Latência (TTFT)

563ms

Benchmarks

Resultados do Llama 3.1 70B Instruct nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard3.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
SciCode27.0100.0
LiveCodeBench23.0100.0
AA Coding Index10.9100.0

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro68.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR6.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Math Index4.0100.0
AIME 20254.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index12.5100.0

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond41.0100.0
IFBench34.0100.0
HLE5.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench15.0100.0

Informações

Lançamento
23 de julho de 2024
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Llama 3.1 70B Instruct

O que é o Llama 3.1 70B Instruct?

O Llama 3.1 70B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Meta, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 131K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Llama 3.1 70B Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 0.56/1M tokens de input e US$ 0.56/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Llama 3.1 70B Instruct em reais fica em torno de R$ 3.46/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Llama 3.1 70B Instruct foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Llama 3.1 70B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Llama 3.1 70B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. Como modelo open source, compete com Qwen (Alibaba), Mistral e DeepSeek, além dos modelos proprietários como GPT, Claude e Gemini. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Llama 3.1 70B Instruct suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Llama 3.1 70B Instruct?

Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...

Quanto custa o Llama 3.1 70B Instruct?

O Llama 3.1 70B Instruct custa US$ 0.56/1M tokens de input e US$ 0.56/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Llama 3.1 70B Instruct funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Llama 3.1 70B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Llama 3.1 70B Instruct se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Llama 3.1 70B Instruct obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 3/100, SciCode: 27/100, LiveCodeBench: 23/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Llama 3.1 70B Instruct é open source?

Sim, o Llama 3.1 70B Instruct é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →