Llama 3.1 8B Instruct
2730°
<llama31-8b>
支持 ModelTrends 标签的应用允许你通过在提示中复制这段代码来运行/安装模型，无需任何设置。请在支持该功能的应用中寻找我们的图标，比如下面的 Prism。
运行此模型
优惠 / 广告
Easy Creator (Prism) 网页
不限量 · 固定费用
最适合初学者。强大的工作流程，学习曲线低。
PirateDiffusion Telegram
不限量 · 固定费用
创建视频、图像、自定义聊天角色等。
Pro studio (SpyGlass) 网页
不限量 · 固定费用
从任何浏览器或手机浏览模型、渲染和优化。
Discord bot (Vector)
不限量 · 固定费用
将 Vector 添加到你的服务器或加入 Vector Discord。创造任何东西！
Unified Editor 网页
不限量 · 固定费用
图像和视频编辑器：在同一页面渲染、编辑、放大等。
OpenRouter 终端 / API
按令牌付费
在浏览器中与此模型聊天，或使用一个 API 密钥从代码中调用它。
本地应用
需设置
如果你的电脑硬件够好，可以安装本地程序。
ModelDuel 网页
按次付费
一次在多达50个检查点/基础模型上生成相同的提示。
本模型的指南
Ollama 与 LM Studio（2026）：选择哪个本地 AI 应用，以及各自支持的顶级模型
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
本地AI到底需要多少显存？
什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）
Meta | 131,072 token context | $0.05/M input, $0.08/M output. Meta 最新一代模型（Llama 3.1）推出了多种规模和版本。此 8B 指令微调版本速度快且高效。人类评测中表现优于领先的闭源模型。更多模型发布信息请点击这里Opens in new tab。使用本模型需遵守 Meta 的可接受使用政策Opens in new tab。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Llama 3.1 8B Instruct 是 Meta 的小型快速指令调优模型，拥有 128k 令牌上下文窗口和开源权重，可在本地硬件运行。API 输入每百万令牌 0.05 美元，处于市场低价端，同时保留了大多数 8B 模型缺少的长上下文能力。适合开发者、爱好者及需要日常使用且预算有限的用户。
以……著称
- 开源权重：可下载本地运行，无需按令牌付费
- 128k 令牌上下文窗口，8B 模型中罕见的大容量
- 极低 API 费用：输入每百万 0.05 美元，输出每百万 0.08 美元
- 8B 参数量带来快速推理
- 强大的指令跟随能力，适合聊天和通用任务
注意
- 使用受 Meta 可接受使用政策约束，非完全自由开源许可。
- 8B 模型能力有限，复杂推理和编码任务可能需更大模型。
- Meta 未发布该版本的详细基准数据。
推荐尝试的提示词
总结长文档
这是一篇冗长文章。请仔细阅读，给我结构化摘要：三条涵盖主要论点，三条涵盖关键证据，一句总结作者结论。然后告诉我文章未涉及但你认为最重要的一点。
[请粘贴文章文本]
快速代码审查
请审查以下 Python 函数。指出任何错误，建议一项具体性能改进，并重写函数应用改动。代码内用注释解释每项改动。
def find_duplicates(lst):
seen = []
dupes = []
for item in lst:
if item in seen:
dupes.append(item)
seen.append(item)
return dupes
草拟通俗政策
为一家 20 人软件公司写一份简短远程工作政策。涵盖：核心工作时间、沟通期望、设备报销和安全要求。用通俗语言，无术语，无过多项目符号。不超过 300 字，读起来像真人写的。
与……比较
- Llama 3.2 3B Instruct开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.05/M 输入，$0.33/M 输出
- Llama 3.1 70B Instruct开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.40/M 输入，$0.40/M 输出
- Llama 4 Scout开源权重模型1,310,720 令牌上下文 · $0.18/M 输入，$0.59/M 输出
- Llama 4 Scout 17B 16E Instruct开源权重模型327,680 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.30/M 输出
来自 meta-llama 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 Llama 3.1 8B Instruct 吗？
- 可以，权重开源，托管于 Hugging Face（meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct）。Ollama 和 LM Studio 等工具可在消费级硬件上运行。
- 费用及上下文窗口？
- API 费用为输入每百万令牌 0.05 美元，输出每百万令牌 0.08 美元，支持 131,072 令牌上下文窗口。
- 8B 版本与更大 Llama 3.1 模型相比如何？
- Meta 发布了多种尺寸的 Llama 3.1；8B 是最小最快的，适合日常任务和本地使用，更大版本适合更复杂推理和编码。
船长评语当你需要开源权重、长上下文和极低 API 费用，且不追求前沿级推理时，是理智的默认选择。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
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.
这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Llama 3.1 8B Instruct 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153