Posso eseguire Llama 3.2 90B Vision localmente?

No. Meta non ha rilasciato i pesi di questo modello, quindi è disponibile solo tramite API e non può essere eseguito sul proprio hardware.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

Il prezzo è di $0.35 per milione di token in input e $0.40 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 32.768 token.

In cosa differisce il 90B dal modello Vision da 11B?

Entrambi gestiscono compiti immagine e testo, ma il 90B è l’opzione più grande e accurata; l’11B è più economico e veloce, da provare prima se il tuo carico di lavoro è semplice.

Llama 3.2 90B Vision Instruct

1338°

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meta-llama | contesto da 32.768 token | $0.35/M input, $0.40/M output. Il modello Llama 90B Vision è un modello multimodale di alto livello da 90 miliardi di parametri progettato per i compiti di ragionamento visivo e linguistico più impegnativi. Offre un'accuratezza senza pari nella didascalia delle immagini, risposte a domande visive e comprensione avanzata immagine-testo. Pre-addestrato su vasti dataset multimodali e perfezionato con feedback umano, Llama 90B Vision è progettato per gestire i compiti AI basati su immagini più esigenti. Questo modello è perfetto per industrie che richiedono capacità AI multimodali all'avanguardia, in particolare quelle che trattano analisi visive e testuali complesse e in tempo reale.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Llama 3.2 90B Vision Instruct è il più grande modello vision-language della serie 3.2 di Meta, progettato per compiti impegnativi che combinano immagini e testo — didascalie, domande visive e comprensione documentale. Con 90 miliardi di parametri è il modello più pesante della lineup Llama. Il prezzo è modesto per la sua scala, rendendolo una scelta ragionevole per team che necessitano di capacità multimodali serie senza costi da modelli di punta.

Conosciuto per

Eccellente didascalia di immagini e risposta a domande visive a scala 90B
Gestisce compiti complessi di comprensione immagine-testo in una singola chiamata
Pre-addestrato su dati multimodali, poi fine-tuned con feedback umano
Costo basso rispetto al numero di parametri: $0.35/M input, $0.40/M output

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; si accede a questo modello solo tramite API, nessuna opzione locale.
La finestra di contesto è di 32.768 token — adeguata ma non generosa per lavori lunghi con documenti e immagini.
Il modello da 11B costa meno; usa il 90B solo se il modello più piccolo non è sufficiente per il tuo compito.

Ideale per

Visione

Ricerca

Chat e assistenti

Prompt da provare

Leggi un diagramma complesso

Allego un diagramma tecnico. Descrivi ogni componente etichettato, spiega come si collegano e segnala qualsiasi cosa che sembri insolita o incoerente. Sii specifico su cosa puoi e non puoi leggere chiaramente.

Confronta due immagini di prodotto

Allego due foto di prodotto. Elenca ogni differenza visibile tra loro — colore, forma, testo, confezione, condizione. Poi dammi un riassunto in una frase su quale sembra di qualità superiore e perché.

Estrai testo da una foto di documento

Allego una foto di un modulo stampato. Trascrivi tutto il testo visibile esattamente com’è, preservando il layout il più possibile con testo semplice. Nota eventuali sezioni illeggibili o tagliate.

Confronta con

Sonar
Modello solo API
Contesto di 127,072 token · Input $1.00/M, output $1.00/M
Auto Router
Modello solo API
Contesto di 2,000,000 token · Input $-1,000,000.00/M, output $-1,000,000.00/M
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 327,680 token · Input $0.10/M, output $0.30/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M

Altri modelli di testo da meta-llama

Domande frequenti

Posso eseguire Llama 3.2 90B Vision localmente?: No. Meta non ha rilasciato i pesi di questo modello, quindi è disponibile solo tramite API e non può essere eseguito sul proprio hardware.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: Il prezzo è di $0.35 per milione di token in input e $0.40 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 32.768 token.
In cosa differisce il 90B dal modello Vision da 11B?: Entrambi gestiscono compiti immagine e testo, ma il 90B è l’opzione più grande e accurata; l’11B è più economico e veloce, da provare prima se il tuo carico di lavoro è semplice.

Verdetto del capitano
Un modello vision capace e ben prezzato per team con carichi di lavoro multimodali reali — verifica solo che l’11B non sia sufficiente prima di pagare per la scala extra.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

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Llama 3.2 90B Vision Instruct è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

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