如何免费用 Llama 3 70B 帮你做数据分析与可视化？

快速、强悍且免费，你还等啥？

Llama 3 的发布，真可谓一石激起千层浪。前两天，许多人还对「闭源模型能力普遍大于开源模型」的论断表示赞同。但是，最新的 LLM 排行榜（https://chat.lmsys.org/?leaderboard），已经把新的趋势变化凸显在所有人面前。

Llama 3 70B 的能力，已经可以和 Claude 3 Sonnet 与 Gemini 1.5 Pro 等量齐观，甚至都已经超过了去年的两款 GPT-4 。

更有意思的，就是价格了。实际上，不论是 8B 和 70B 的 Llama 3 ，你都可以在本地部署了。后者可能需要使用量化版本，而且要求一定显存支持。但是这对于很多人来说已经是非常幸福了，因为之前在本地想跑个 GPT-4 级别的模型是可望不可及的事儿。

我找到了一个 大语言模型性价比排行榜（https://llmpricecheck.com/），你可以参考一下。

如果你只看模型能力，Llama 3 70B 目前还只能屈居第六，但是你对比一下价格，就会明白恐怖在哪里了。

同样是 1M token 输入 + 1M token 输出，前 5 名里面最便宜的 GPT-4 Turbo ，也要 30 美金；而 Llama 3 70B 成本连 1 美金都不到。

Llama 3 70B 到底好不好用呢？

我第一时间就做了测试。

顺便说一下，目前能够使用 Llama 3 70B 对话的地方很多，包括但不限于 Meta 官方的 meta.ai，Huggingface 的 Huggingchat，Perplexity Lab，以及…