Posso eseguire Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo localmente?

Non tramite questa offerta — i pesi non sono pubblicati qui, quindi l’accesso è solo tramite API. I pesi base di Llama 3.1 8B sono disponibili altrove per uso locale, ma questa variante Turbo è una configurazione ospitata ottimizzata per la velocità.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

L’API costa $0,02 per milione di token in input e $0,04 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.

In cosa differisce l’8B dai modelli 70B e 405B della stessa famiglia?

Tutti e tre condividono la stessa architettura Llama 3.1 e la stessa lunghezza di contesto, ma l’8B è più veloce e più economico a scapito di un ragionamento e un seguito delle istruzioni più deboli; i modelli 70B e 405B sono la scelta giusta quando la qualità dell’output conta più della velocità o del prezzo.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

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meta-llama | contesto da 131.072 token | $0.02/M input, $0.04/M output. Meta ha sviluppato e rilasciato la famiglia Meta Llama 3.1 di grandi modelli linguistici (LLM), una collezione di modelli generativi di testo pre-addestrati e ottimizzati per istruzioni nelle dimensioni 8B, 70B e 405B.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo è il membro più piccolo e veloce della famiglia Llama 3.1 di Meta, disponibile tramite API a un costo quasi trascurabile. Gestisce una finestra di contesto di 131.072 token, che è generosa per la sua categoria di dimensioni. Se hai bisogno di generazione di testo rapida ed economica e puoi accettare i compromessi di un modello da 8B, questo è un robusto modello pratico.

Conosciuto per

Costo API estremamente basso: $0,02 per milione di token in input, $0,04 per milione di token in output.
Finestra di contesto di 131.072 token, insolitamente ampia per un modello così piccolo.
Fa parte di una famiglia che comprende modelli da 8B, 70B e 405B, quindi scalare è semplice.
Servizio Turbo ottimizzato per la velocità più che per la capacità pura.

Attenzione a

I pesi non sono aperti in questa offerta, quindi sei vincolato al fornitore API.
Un modello da 8B raggiunge limiti nel ragionamento e nel seguire istruzioni che i modelli da 70B e 405B gestiscono meglio.
Meta non ha pubblicato i termini di licenza qui; verifica prima di qualsiasi uso commerciale.

Ideale per

Prompt da provare

Riassumi un lungo documento

Ecco un lungo articolo. Forniscimi un riassunto esecutivo in cinque punti, poi una spiegazione in un paragrafo in inglese semplice adatta a chi non ha mai lavorato in questo settore. Mantieni entrambe le sezioni sotto le 200 parole totali. [Incolla qui il tuo articolo]

Bozza di risposta rapida

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Estrai dati strutturati

Leggi il seguente blocco di testo non strutturato ed estrai ogni nome di persona, il loro titolo lavorativo e l’azienda per cui lavorano. Restituisci i risultati come un array JSON con chiavi: name, title, company. Se un campo manca, usa null. Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.

Confronta con

Llama 3.2 3B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.05/M, output $0.33/M
Llama 3.1 8B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.05/M, output $0.08/M
Llama 3.2 1B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 60,000 token · Input $0.03/M, output $0.20/M
Meta Llama 3 8B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 8,192 token · Input $0.03/M, output $0.04/M

Altri modelli di testo da meta-llama

Domande frequenti

Posso eseguire Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo localmente?: Non tramite questa offerta — i pesi non sono pubblicati qui, quindi l’accesso è solo tramite API. I pesi base di Llama 3.1 8B sono disponibili altrove per uso locale, ma questa variante Turbo è una configurazione ospitata ottimizzata per la velocità.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: L’API costa $0,02 per milione di token in input e $0,04 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.
In cosa differisce l’8B dai modelli 70B e 405B della stessa famiglia?: Tutti e tre condividono la stessa architettura Llama 3.1 e la stessa lunghezza di contesto, ma l’8B è più veloce e più economico a scapito di un ragionamento e un seguito delle istruzioni più deboli; i modelli 70B e 405B sono la scelta giusta quando la qualità dell’output conta più della velocità o del prezzo.

Verdetto del capitano
A due centesimi per milione di token e con un contesto da 128k, questo è il modello a cui ricorrere quando volume e velocità contano più della profondità.

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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