Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
2249°
meta-llama | 131,072 token context | $0.02/M input, $0.04/M output. Meta তৈরি ও প্রকাশ করেছে Meta Llama 3.1 পরিবারের বড় ভাষা মডেল (LLMs), যা ৮বি, ৭০বি এবং ৪০৫বি আকারের প্রি-ট্রেইনড এবং নির্দেশনা-টিউনড জেনারেটিভ টেক্সট মডেলের সংগ্রহ।
এই মডেলের গাইড
২০২৬ সালের ১০টি সস্তা ChatGPT বিকল্প: ফ্রি লোকাল মডেল, ফ্রি টিয়ার এবং ফ্ল্যাট-রেট প্ল্যান
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo হলো মেটার Llama 3.1 পরিবারের সবচেয়ে ছোট এবং দ্রুততম মডেল, যা API মাধ্যমে প্রায় নগণ্য খরচে সরবরাহ করা হয়। এটি ১৩১,০৭২-টোকেনের প্রসঙ্গ উইন্ডো পরিচালনা করে, যা এর আকারের জন্য উদার। যদি আপনি দ্রুত এবং সস্তা টেক্সট জেনারেশন চান এবং ৮B মডেলের সীমাবদ্ধতা মেনে নিতে পারেন, তবে এটি একটি ব্যবহারিক কর্মী।
পরিচিত
- অত্যন্ত কম API খরচ: প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.02, প্রতি মিলিয়ন আউটপুট $0.04।
- ১৩১,০৭২-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো, এই ছোট মডেলের জন্য অস্বাভাবিকভাবে বড়।
- ৮B, ৭০B এবং ৪০৫B সহ একটি পরিবারের অংশ, তাই স্কেল আপ করা সহজ।
- টুর্বো সার্ভিং যা কাঁচা ক্ষমতার চেয়ে গতি অগ্রাধিকার দেয়।
সতর্ক থাকুন
- এই তালিকায় ওজন প্রকাশ করা হয়নি, তাই আপনি API প্রদানকারীর উপর নির্ভরশীল।
- ৮B মডেল যুক্তি এবং নির্দেশনা অনুসরণের ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধতা পাবে যা ৭০B এবং ৪০৫B ভাইরা ভালোভাবে সামলায়।
- মেটা এখানে লাইসেন্স শর্ত প্রকাশ করেনি; বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে যাচাই করুন।
সেরা জন্য
চেষ্টা করার প্রম্পটস
একটি দীর্ঘ নথি সারসংক্ষেপ করুন
এখানে একটি দীর্ঘ নিবন্ধ আছে। আমাকে পাঁচটি বুলেটের নির্বাহী সারসংক্ষেপ দিন, তারপর এমন একজনের জন্য একটি এক-প্যারাগ্রাফের সাধারণ ইংরেজি ব্যাখ্যা দিন যিনি এই শিল্পে কখনো কাজ করেননি। উভয় অংশ মিলিয়ে ২০০ শব্দের নিচে রাখুন।
[আপনার নিবন্ধ এখানে পেস্ট করুন]
দ্রুত উত্তর খসড়া করুন
আমি একটি ক্লায়েন্ট থেকে একটি ইমেইল পেয়েছি যেখানে তারা তাদের অর্ডার বিলম্বের কারণ জানতে চেয়েছে। ১০০ শব্দের নিচে একটি পেশাদার কিন্তু উষ্ণ উত্তর লিখুন। হতাশা স্বীকার করুন, সংক্ষিপ্ত সৎ কারণ দিন (সরবরাহ চেইন সমস্যা), এবং তাদের পরবর্তী অর্ডারে ১০% ছাড় অফার করুন।
[ইমেইল এখানে পেস্ট করুন]
গঠনমূলক তথ্য বের করুন
নিচের অবিন্যস্ত টেক্সট ব্লকটি পড়ুন এবং প্রতিটি ব্যক্তির নাম, তাদের চাকরির শিরোনাম, এবং তারা কোন কোম্পানিতে কাজ করেন তা বের করুন। ফলাফল JSON অ্যারে আকারে ফেরত দিন যার কী: name, title, company। যদি কোনো ক্ষেত্র অনুপস্থিত থাকে, তাহলে null ব্যবহার করুন।
Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.
তুলনা করুন
- Llama 3.2 3B Instructওপেন-ওয়েটস মডেল131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.05/M ইনপুট, $0.33/M আউটপুট
- Llama 3.1 8B Instructওপেন-ওয়েটস মডেল131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.05/M ইনপুট, $0.08/M আউটপুট
- Llama 3.2 1B Instructওপেন-ওয়েটস মডেল60,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.03/M ইনপুট, $0.20/M আউটপুট
- Meta Llama 3 8B Instructওপেন-ওয়েটস মডেল8,192 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.03/M ইনপুট, $0.04/M আউটপুট
meta-llama থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo লোকালি চালাতে পারি?
- এই তালিকার মাধ্যমে নয় — ওজন প্রকাশ করা হয়নি, তাই অ্যাক্সেস শুধুমাত্র API। বেস Llama 3.1 8B ওজন অন্যত্র লোকাল ব্যবহারের জন্য পাওয়া যায়, কিন্তু এই টুর্বো ভেরিয়েন্ট একটি হোস্টেড, গতি-অপ্টিমাইজড সার্ভিং কনফিগারেশন।
- এর খরচ কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
- API মূল্য প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.02 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.04, প্রসঙ্গ উইন্ডো ১৩১,০৭২ টোকেন।
- ৮B মডেলটি একই পরিবারের ৭০B এবং ৪০৫B থেকে কিভাবে আলাদা?
- তিনটি মডেলই একই Llama 3.1 আর্কিটেকচার এবং প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য শেয়ার করে, কিন্তু ৮B দ্রুত এবং সস্তা, যুক্তি এবং নির্দেশনা অনুসরণের ক্ষেত্রে দুর্বল; ৭০B এবং ৪০৫B গুণগত মান বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলে সঠিক পছন্দ।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তপ্রতি মিলিয়ন টোকেন দুই সেন্ট এবং ১২৮k প্রসঙ্গ উইন্ডো সহ, যখন পরিমাণ এবং গতি বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয় তখন এই মডেলটি ব্যবহার করুন।
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
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.
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153