Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
2249°
meta-llama | 131,072 token context | $0.02/M input, $0.04/M output. Meta ने Meta Llama 3.1 परिवार के बड़े भाषा मॉडल (LLMs) विकसित और जारी किए, जो 8B, 70B और 405B आकारों में पूर्व-प्रशिक्षित और निर्देश ट्यून किए गए जनरेटिव टेक्स्ट मॉडल का संग्रह हैं।
इस मॉडल के लिए गाइड
2026 में सबसे सस्ते 10 ChatGPT विकल्प: मुफ्त लोकल मॉडल, मुफ्त टियर और फ्लैट-रेट प्लान
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo Meta के Llama 3.1 परिवार का सबसे छोटा और सबसे तेज़ सदस्य है, जो लगभग नगण्य लागत पर API के माध्यम से उपलब्ध है। यह 131,072-टोकन संदर्भ विंडो संभालता है, जो इसके आकार वर्ग के लिए उदार है। यदि आपको तेज़, सस्ता टेक्स्ट जनरेशन चाहिए और आप 8B मॉडल के ट्रेड-ऑफ स्वीकार कर सकते हैं, तो यह एक व्यावहारिक वर्कहॉर्स है।
के लिए जाना जाता है
- अत्यंत कम API लागत: $0.02 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $0.04 प्रति मिलियन आउटपुट।
- 131,072-टोकन संदर्भ विंडो, जो इस छोटे मॉडल के लिए असामान्य रूप से बड़ी है।
- 8B, 70B और 405B परिवार का हिस्सा, इसलिए स्केलिंग आसान है।
- टर्बो सर्विंग गति के लिए अनुकूलित, कच्ची क्षमता के बजाय।
सावधान रहें
- इस लिस्टिंग पर वज़न खुले नहीं हैं, इसलिए आप API प्रदाता पर निर्भर हैं।
- 8B मॉडल में तर्क और निर्देश पालन की सीमाएँ होती हैं जिन्हें 70B और 405B बेहतर संभालते हैं।
- Meta ने यहाँ लाइसेंस शर्तें प्रकाशित नहीं की हैं; किसी भी व्यावसायिक उपयोग से पहले जांच लें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
लंबे दस्तावेज़ का सारांश बनाएं
यहाँ एक लंबा लेख है। मुझे पाँच-बिंदु वाला कार्यकारी सारांश दें, फिर एक पैराग्राफ में सरल अंग्रेज़ी में समझाएँ जो किसी ऐसे व्यक्ति के लिए उपयुक्त हो जिसने कभी इस उद्योग में काम नहीं किया हो। दोनों भाग मिलाकर 200 शब्दों से कम रखें।
[यहाँ अपना लेख पेस्ट करें]
त्वरित जवाब का मसौदा तैयार करें
मुझे एक ग्राहक से यह ईमेल मिला है जिसमें पूछा गया है कि उनका ऑर्डर क्यों देरी से है। 100 शब्दों से कम में एक पेशेवर लेकिन गर्मजोशी भरा जवाब लिखें। निराशा को स्वीकार करें, एक संक्षिप्त ईमानदार कारण दें (सप्लाई चेन समस्या), और उनके अगले ऑर्डर पर 10% छूट की पेशकश करें।
[यहाँ ईमेल पेस्ट करें]
संरचित डेटा निकालें
निम्नलिखित असंरचित टेक्स्ट ब्लॉक पढ़ें और हर व्यक्ति का नाम, उनकी नौकरी का शीर्षक, और कंपनी निकालें जहाँ वे काम करते हैं। परिणाम JSON एरे के रूप में लौटाएं जिसमें कुंजी हों: name, title, company। यदि कोई फ़ील्ड गायब हो तो null उपयोग करें।
Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.
की तुलना करें
- Llama 3.2 3B Instructओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.05/M इनपुट, $0.33/M आउटपुट
- Llama 3.1 8B Instructओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.05/M इनपुट, $0.08/M आउटपुट
- Llama 3.2 1B Instructओपन-वेट्स मॉडल60,000 टोकन संदर्भ · $0.03/M इनपुट, $0.20/M आउटपुट
- Meta Llama 3 8B Instructओपन-वेट्स मॉडल8,192 टोकन संदर्भ · $0.03/M इनपुट, $0.04/M आउटपुट
meta-llama से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- इस लिस्टिंग के माध्यम से नहीं — वज़न यहाँ प्रकाशित नहीं हैं, इसलिए केवल API के माध्यम से ही उपलब्ध है। मूल Llama 3.1 8B वज़न कहीं और स्थानीय उपयोग के लिए उपलब्ध हैं, लेकिन यह टर्बो संस्करण होस्टेड, गति-उन्मुख सर्विंग कॉन्फ़िगरेशन है।
- इसकी लागत क्या है और संदर्भ विंडो कितनी लंबी है?
- API की कीमत $0.02 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.04 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, साथ ही 131,072-टोकन संदर्भ विंडो है।
- 8B मॉडल 70B और 405B से कैसे अलग है?
- तीनों में समान Llama 3.1 आर्किटेक्चर और संदर्भ लंबाई है, लेकिन 8B तेज़ और सस्ता है, पर कमजोर तर्क और निर्देश पालन के साथ; 70B और 405B तब बेहतर हैं जब आउटपुट गुणवत्ता गति या कीमत से अधिक महत्वपूर्ण हो।
कैप्टन का निर्णयदो सेंट प्रति मिलियन टोकन और 128k संदर्भ के साथ, यह मॉडल तब उपयोगी है जब मात्रा और गति गहराई से अधिक मायने रखती हो।
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
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Updated Oct 22, 2026
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यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153