Llama 3.2 90B Vision Instruct
1338°
<llama32-90b-vision>
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。
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最适合初学者。强大的工作流程，学习曲线低。
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本模型的指南
全部指南
meta-llama | 32,768 令牌上下文 | 输入 $0.35/百万，输出 $0.40/百万。Llama 90B Vision 模型是顶级的 900 亿参数多模态模型，专为最具挑战性的视觉推理和语言任务设计。在图像描述、视觉问答和高级图文理解方面提供无与伦比的准确性。基于庞大多模态数据集预训练，并通过人类反馈微调，Llama 90B Vision 专为处理最苛刻的基于图像的 AI 任务打造。该模型非常适合需要尖端多模态 AI 能力的行业，尤其是处理复杂实时视觉和文本分析的场景。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Llama 3.2 90B Vision Instruct 是 Meta 3.2 系列中最大的视觉语言模型，专为图文混合的复杂任务设计——图像描述、视觉问答和文档理解。90 亿参数规模处于 Llama 系列的高端。定价相对适中，适合需要强大多模态能力但又不想承担顶尖模型高昂费用的团队。
以……著称
- 90B 规模下强大的图像描述和视觉问答能力
- 单次调用处理复杂图文理解任务
- 先在多模态数据上预训练，再用人类反馈微调
- 相较参数量，成本较低：输入每百万 0.35 美元，输出每百万 0.40 美元
注意
- 权重未公开，仅能通过 API 访问，无法本地部署。
- 上下文窗口为 32,768 标记，适中但不宽裕，处理长文档加图像时需注意。
- 11B 版本成本更低；只有当小型号无法满足需求时才考虑 90B。
推荐尝试的提示词
解读复杂图表
我附上一张技术图表。描述所有标注组件，解释它们如何连接，指出任何异常或不一致。具体说明能清楚读出的内容和不能读出的部分。
比较两张产品图片
我附上两张产品照片。列出它们所有可见差异——颜色、形状、文字、包装、状态。然后用一句话总结哪个看起来质量更高及原因。
从文档照片提取文字
我附上一张打印表格照片。准确转录所有可见文字，尽量用纯文本保留布局。标注任何难以辨认或被截断的部分。
与……比较
- Sonar仅限API模型127,072 令牌上下文 · $1.00/M 输入，$1.00/M 输出
- Auto Router仅限API模型2,000,000 令牌上下文 · $-1,000,000.00/M 输入，$-1,000,000.00/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
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
来自 meta-llama 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Llama 3.2 90B Vision 吗？
- 不可以。Meta 未发布该模型权重，仅能通过 API 使用，无法本地运行。
- 费用和上下文窗口是多少？
- 输入标记每百万 0.35 美元，输出标记每百万 0.40 美元，上下文窗口为 32,768 标记。
- 90B 与 11B Vision 模型有何不同？
- 两者均支持图文任务，但 90B 是更大、更高精度的版本；11B 更便宜更快，任务简单时建议先试用 11B。
船长评语一款性能强劲、价格合理的视觉模型，适合有真实多模态需求的团队——付费前请先确认 11B 无法满足需求。
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
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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 3.2 90B Vision 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