Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
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meta-llama | 131,072 token 上下文 | 输入 $0.02/千，输出 $0.04/千。Meta 开发并发布了 Meta Llama 3.1 系列大型语言模型（LLM），包括 8B、70B 和 405B 规模的预训练和指令调优生成文本模型。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo 是 Meta Llama 3.1 系列中体积最小且速度最快的成员，通过 API 提供服务，成本几乎可以忽略不计。它支持 131,072 令牌的上下文窗口，对于其体积类别来说非常慷慨。如果你需要快速、廉价的文本生成，并且能接受 8B 模型的权衡，这是一款实用的主力模型。
以……著称
- 极低的 API 成本：每百万输入令牌 0.02 美元，每百万输出令牌 0.04 美元。
- 131,072 令牌的上下文窗口，对于如此小的模型来说异常大。
- 属于涵盖 8B、70B 和 405B 的系列，方便扩展升级。
- Turbo 服务针对速度进行了优化，而非纯粹能力。
注意
- 此列表中未公开权重，因此你只能依赖 API 提供商。
- 8B 模型在推理和指令遵循方面存在限制，70B 和 405B 版本表现更佳。
- Meta 未在此处公布许可条款，商业部署前请务必确认。
推荐尝试的提示词
总结长文档
这里有一篇长文章。请给我一个五点的执行摘要，然后用一段通俗易懂的文字解释，适合从未涉足该行业的人阅读。两部分总字数控制在 200 字以内。
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快速回复草稿
我收到客户的一封邮件，询问订单为何延迟。请写一封专业但温暖的回复，字数不超过 100 字。承认客户的挫败感，简要说明原因（供应链问题），并提供下一次订单九折优惠。
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提取结构化数据
阅读以下非结构化文本，提取每个人的姓名、职位和所在公司。以 JSON 数组形式返回，键名为：name、title、company。若字段缺失，填 null。
Sarah Chen，Northgate Systems 工程副总裁，曾与自由顾问 Tom Okafor 及 Helios Biotech 的 Priya Nair 博士会面。
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 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
- Llama 3.2 1B Instruct开源权重模型60,000 令牌上下文 · $0.03/M 输入，$0.20/M 输出
- Meta Llama 3 8B Instruct开源权重模型8,192 令牌上下文 · $0.03/M 输入，$0.04/M 输出
来自 meta-llama 的更多文本模型
常见问题
- 我能在本地运行 Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo 吗？
- 不能——此列表中未公开权重，只能通过 API 访问。基础的 Llama 3.1 8B 权重可在其他地方获取用于本地运行，但此 Turbo 版本是托管的、针对速度优化的服务配置。
- 费用是多少？上下文窗口多大？
- API 价格为每百万输入令牌 0.02 美元，每百万输出令牌 0.04 美元，上下文窗口为 131,072 令牌。
- 8B 版本与同系列的 70B 和 405B 有何不同？
- 三者均采用相同的 Llama 3.1 架构和上下文长度，但 8B 版本速度更快、成本更低，推理和指令遵循能力较弱；70B 和 405B 更适合对输出质量要求高于速度或价格的场景。
船长评语每百万令牌两美分，128k 上下文窗口，当你需要速度和容量优先于深度时，这是理想选择。
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 3.1 8B Instruct Turbo 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，并查看热度分数了解趋势。
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