Llama 3.1 8B Instruct
2730°
<llama31-8b>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
オファー／広告
Easy Creator (Prism) Web
無制限・定額
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
無制限・定額
動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
Pro studio (SpyGlass) Web
無制限・定額
どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Discord bot (Vector)
無制限・定額
Vectorをサーバーに追加するか、VectorのDiscordに参加しよう。何でも作れる！
Unified Editor Web
無制限・定額
画像と動画のエディター：レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
OpenRouter ターミナル / API
トークンごとに支払い
ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。
ローカルアプリ
セットアップが必要
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
ModelDuel Web
使った分だけ支払い
最大50のチェックポイント／ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
このモデルのガイド
Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？
用途別おすすめローカルLLM（2026年10月）：仕事に合ったオープンモデルを選ぼう
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
Meta | 131,072トークンコンテキスト | 入力$0.05/M、出力$0.08/M。Metaの最新モデルクラス（Llama 3.1）は様々なサイズとバリエーションでリリースされました。この8Bの指示調整版は高速かつ効率的で、主要なクローズドソースモデルと比較して人間評価で高い性能を示しています。モデルリリースの詳細はこちらOpens in new tab。利用はMetaのAcceptable Use PolicyOpens in new tabに準じます。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Llama 3.1 8B InstructはMetaの小型で高速な指示チューニング済みモデルで、128kトークンのコンテキストウィンドウとオープンウェイトを備え、自分のハードウェアで実行可能です。API経由では入力トークンあたり0.05ドルで、ほとんどの8Bモデルが持たない長大コンテキストを維持しつつ低価格を実現しています。開発者や愛好家、日常的に使えるモデルを求める人に適しています。
得意分野
- オープンウェイトでローカル実行可能、トークン課金なし
- 8Bモデルとしては異例の128kトークンコンテキスト
- 非常に低いAPI料金：入力0.05ドル／百万トークン、出力0.08ドル／百万トークン
- 8Bパラメータのコンパクトさによる高速推論
- チャットや一般タスクに強い指示従属性
注意点
- 利用はMetaのAcceptable Use Policyに準拠し、完全なオープンソースライセンスではない。
- 8Bモデルのため能力に限界があり、複雑な推論やコーディングにはより大きなモデルが必要。
- 本リリースの詳細なベンチマークはMetaから公開されていない。
試してみるプロンプト
長文文書の要約
長文の記事があります。注意深く読み、構造化された要約を作成してください：主張の要点3つ、主要証拠3つ、著者の結論を1文で。さらに、記事が扱っていないが最も重要と思われる点を1つ挙げてください。
[ここに記事テキストを貼り付けてください]
簡単なコードレビュー
以下のPython関数をレビューしてください。バグを指摘し、具体的な性能改善案を1つ提案し、変更を反映した関数を書き直してください。コード内に各変更の説明コメントを入れてください。
def find_duplicates(lst):
seen = []
dupes = []
for item in lst:
if item in seen:
dupes.append(item)
seen.append(item)
return dupes
わかりやすいポリシー作成
20人規模のソフトウェア会社向けのリモートワークポリシーを短く作成してください。コアタイム、コミュニケーションの期待、機器費用補助、セキュリティ要件を含みます。専門用語は使わず、箇条書き過多にならないようにし、300語以内で人間らしい文章にしてください。
比較する
- Llama 3.2 3B Instructオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.05/M 入力、$0.33/M 出力
- Llama 3.1 70B Instructオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.40/M 入力、$0.40/M 出力
- Llama 4 Scoutオープンウェイトモデル1,310,720トークンのコンテキスト · $0.18/M 入力、$0.59/M 出力
- Llama 4 Scout 17B 16E Instructオープンウェイトモデル327,680トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.30/M 出力
meta-llamaの他のテキストモデル
よくある質問
- Llama 3.1 8B Instructをローカルで実行できますか？
- はい。重みはオープンでHugging Faceのmeta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructにあり、OllamaやLM Studioなどで消費者向けハードウェア上で実行可能です。
- 料金はいくらでコンテキストウィンドウは？
- API経由で入力は百万トークンあたり0.05ドル、出力は0.08ドルで、コンテキストウィンドウは131,072トークンです。
- 8BモデルはLlama 3.1の他のサイズとどう違いますか？
- Llama 3.1は複数サイズでリリースされており、8Bは最小かつ最速で日常的なタスクやローカル利用に最適、より大きなモデルは高度な推論やコーディングに向いています。
キャプテンの評価オープンウェイト、長大コンテキスト、ほぼ無料のAPI料金を求め、最先端の推論能力を必要としない場合の賢いデフォルトです。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Llama 3.1 8B Instruct は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
モデルファミリーから探す
Text / LLM モデル
434
Anima モデル
528
Chroma モデル
19
Fibo モデル
2
Flux モデル
1,496
Flux 2 / Klein モデル
1,239
Flux 3 モデル
3
Moss モデル
3
Iris モデル
1
MiniMax H3 モデル
364
Hunyuan モデル
204
Ideogram モデル
20
Krea2 モデル
717
Qwen モデル
20
Qwen2 モデル
47
Ltx2 モデル
153