Puis-je exécuter Llama 3.1 8B Instruct localement ?

Oui, les poids sont ouverts et hébergés sur Hugging Face à meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Des outils comme Ollama et LM Studio peuvent l’exécuter sur du matériel grand public.

Quel est le coût et quelle est la fenêtre de contexte ?

Via API, il coûte 0,05 $ par million de tokens d’entrée et 0,08 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

Comment le 8B se compare-t-il aux plus grands modèles Llama 3.1 ?

Meta a publié Llama 3.1 en plusieurs tailles ; le 8B est le plus petit et le plus rapide, idéal pour les tâches quotidiennes et l’usage local, tandis que les variantes plus grandes gèrent des raisonnements et codages plus exigeants.

Llama 3.1 8B Instruct

2730°

#llm #meta-llama #chat #local #budget #rapide

Fonctionne sur Graydient

Lancer ce modèle

Offres / Pub

Easy Creator (Prism) Web

Illimité · forfait fixe

Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.

PirateDiffusion Telegram

Illimité · forfait fixe

Créez des vidéos, images, personnages de chat personnalisés, et plus encore.

Pro studio (SpyGlass) Web

Illimité · forfait fixe

Parcourez les modèles, générez et affinez depuis n'importe quel navigateur ou téléphone.

Discord bot (Vector)

Illimité · forfait fixe

Ajoutez Vector à votre serveur ou rejoignez le Discord de Vector. Créez tout ce que vous voulez !

Unified Editor Web

Illimité · forfait fixe

Éditeur pour images et vidéos : générez, modifiez, améliorez et plus encore sur une seule page.

OpenRouter Terminal / API

Payer par token

Discute avec ce modèle dans le navigateur ou appelle-le depuis ton code avec une clé API.

Applications locales

Nécessite une configuration

Installe des programmes locaux si ton ordinateur est assez puissant.

ModelDuel Web

Paiement à l'usage

Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.

Louer un GPU dans le cloud

Graydient Cloud GPU

Illimité · forfait fixe

Forfait fixe, usage illimité. Ce modèle s’installe en un clic.

RunPod Cloud GPU

Facturé à la minute

Louez un GPU à la minute et installez le modèle vous-même.

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Meta | contexte de 131 072 tokens | 0,05 $/M en entrée, 0,08 $/M en sortie. La dernière classe de modèles de Meta (Llama 3.1) a été lancée avec plusieurs tailles et variantes. Cette version 8B ajustée pour l’instruction est rapide et efficace. Elle a démontré de solides performances comparées aux modèles propriétaires leaders lors d’évaluations humaines. Pour en savoir plus sur la sortie du modèle, cliquez iciOpens in new tab. L’utilisation de ce modèle est soumise à la politique d’utilisation acceptable de MetaOpens in new tab.

Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Llama 3.1 8B Instruct est le petit modèle rapide à réglage par instruction de Meta avec une fenêtre de contexte de 128k tokens et des poids ouverts que vous pouvez exécuter sur votre propre matériel. À 0,05 $ par million de tokens d’entrée via API, il se situe dans le bas de gamme du marché sans sacrifier la longue fenêtre de contexte que la plupart des modèles 8B ignorent. Il convient aux développeurs, bidouilleurs et à tous ceux qui ont besoin d’un modèle quotidien performant sans grosse facture.

Connu pour

Poids ouverts : téléchargez et exécutez localement sans frais par token
Fenêtre de contexte de 128k tokens, inhabituellement grande pour un modèle 8B
Coût API extrêmement bas : 0,05 $/M en entrée, 0,08 $/M en sortie
Inférence rapide grâce à ses 8 milliards de paramètres compacts
Bonne capacité à suivre les instructions pour chat et tâches générales

Attention à

L’utilisation est régie par la politique d’usage acceptable de Meta, pas une licence open source totalement permissive.
Un modèle 8B a des limites réelles de capacité ; les tâches complexes de raisonnement et de codage peuvent nécessiter un grand frère.
Meta n’a pas publié de chiffres de benchmark détaillés pour cette version.

Idéal pour

Chat et assistants

Fonctionne localement

Budget

Rapide

Contexte long

Prompts à essayer

Résumé d’un long document

Voici un long article. Lis-le attentivement et donne-moi un résumé structuré : trois points couvrant l’argument principal, trois points couvrant les preuves clés, et une phrase sur la conclusion de l’auteur. Ensuite, dis-moi ce que l’article ne traite pas et qui te semble le plus important. [Collez le texte de votre article ici]

Revue rapide de code

Examine la fonction Python suivante. Signale les bugs éventuels, suggère une amélioration concrète de performance, et réécris la fonction avec tes modifications appliquées. Explique chaque changement dans un commentaire dans le code. def find_duplicates(lst): seen = [] dupes = [] for item in lst: if item in seen: dupes.append(item) seen.append(item) return dupes

Rédiger une politique en langage clair

Rédige une courte politique de télétravail pour une entreprise de logiciels de 20 personnes. Couvre : heures centrales, attentes de communication, remboursement du matériel et exigences de sécurité. Utilise un langage simple, pas de jargon, pas trop de listes à puces. Reste sous 300 mots et fais en sorte que ça sonne naturel.

Comparer avec

Llama 3.2 3B Instruct
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.05/M, sortie $0.33/M
Llama 3.1 70B Instruct
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.40/M, sortie $0.40/M
Llama 4 Scout
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,310,720 tokens · entrée $0.18/M, sortie $0.59/M
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
Modèle à poids ouverts
Contexte de 327,680 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.30/M

Plus de modèles de texte de meta-llama

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Llama 3.1 8B Instruct localement ?: Oui, les poids sont ouverts et hébergés sur Hugging Face à meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Des outils comme Ollama et LM Studio peuvent l’exécuter sur du matériel grand public.
Quel est le coût et quelle est la fenêtre de contexte ?: Via API, il coûte 0,05 $ par million de tokens d’entrée et 0,08 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
Comment le 8B se compare-t-il aux plus grands modèles Llama 3.1 ?: Meta a publié Llama 3.1 en plusieurs tailles ; le 8B est le plus petit et le plus rapide, idéal pour les tâches quotidiennes et l’usage local, tandis que les variantes plus grandes gèrent des raisonnements et codages plus exigeants.

Verdict du capitaine
Le choix par défaut raisonnable quand vous voulez des poids ouverts, un long contexte et une facture API quasi nulle, sans besoin de raisonnement de pointe.

Fiche modèle sur Hugging Face

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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Hunyuan A13B Instruct

Modèles d'IA pour générer image, vidéo et texte

Llama 3.1 8B Instruct est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.

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