Meta Llama 3 8B 指令版
1991°
<llama3-8b>
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
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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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从任何浏览器或手机浏览模型、渲染和优化。
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本地应用
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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
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开放权重 vs 开源 vs 仅API：你到底能做什么
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meta-llama | 8,192 令牌上下文 | 输入 $0.03/千令牌，输出 $0.04/千令牌。Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大语言模型（LLM），包括 8B 和 70B 规模的预训练及指令微调生成文本模型。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Meta Llama 3 8B Instruct 是 Meta Llama 3 系列中较小的指令调优模型，拥有一个 70B 大模型兄弟。每千令牌仅几分美分，是较便宜的托管选项之一，8B 规模意味着响应速度快。适合日常聊天、轻量写作任务和关注 API 费用的用户。
以……著称
- 极低 API 费用：输入 $0.03/百万令牌，输出 $0.04/百万令牌
- 8B 级别模型的快速响应
- Meta Llama 3 系列，另有更大 70B 版本
- 指令调优，适合直接问答和任务完成
注意
- 8,192 令牌上下文窗口较短，长文档需分块处理。
- 开源权重存在于其他渠道，本列表不含；商业部署前请核查许可。
- 8B 版本在复杂推理和细腻写作上不及 70B。
推荐尝试的提示词
用通俗英语改写
将以下段落改写成非专业人士一读即懂的版本。减少术语，保留所有事实，句子尽量不超过 20 个字：‘The utilization of advanced machine learning paradigms facilitates the automated extraction of latent semantic representations from unstructured corpora, enabling downstream inferential tasks with minimal human intervention.’
起草简短邮件
写一封简短专业的邮件，婉拒会议邀请。发件人请求下周二 90 分钟时间推介新软件。我不感兴趣，但想留个余地，建议简短异步总结。字数不超过 100，不使用“希望您一切安好”等套话。
简单解释概念
解释变换器神经网络如何决定句子中哪些词值得关注。用一个好奇的 16 岁青少年能理解的比喻说明。不要使用项目符号，只写清晰的段落。
与……比较
- 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 3.3 70B Instruct Turbo开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.32/M 输出
- Meta Llama 3 70B Instruct开源权重模型8,192 令牌上下文 · $0.30/M 输入，$0.40/M 输出
- Llama 3.1 8B Instruct开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.05/M 输入，$0.08/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 Meta Llama 3 8B Instruct 吗？
- Llama 3 8B 的开源权重存在，可通过 Ollama 等工具本地运行，但本列表指的是托管 API；下载前请查看 Meta 的发布页面和许可条款。
- 费用和上下文窗口多大？
- API 费用为输入 $0.03/百万令牌，输出 $0.04/百万令牌，上下文窗口为 8,192 令牌。
- 8B 与 70B 版本有何区别？
- 两者均为指令调优的 Llama 3 模型；70B 适合复杂推理和更长、更细腻的任务，8B 适合更简单任务且响应更快、成本更低。
船长评语快速简单任务的合理预算选择——但任务复杂时请考虑 70B。
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。
Meta Llama 3 8B 指令版 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