Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
2249°
meta-llama | 131,072トークンコンテキスト | 入力$0.02/M、出力$0.04/M。MetaはMeta Llama 3.1ファミリーの大規模言語モデル（LLM）を開発・リリースしました。これは8B、70B、405Bサイズの事前学習済みかつ指示調整済みの生成テキストモデル群です。
このモデルのガイド
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turboは、MetaのLlama 3.1ファミリーの中で最も小さく、最速のモデルであり、API経由でほぼ無視できるコストで提供されています。131,072トークンのコンテキストウィンドウを扱い、このサイズクラスとしては非常に寛大です。迅速で安価なテキスト生成が必要で、8Bモデルのトレードオフを受け入れられるなら、実用的なワークホースです。
得意分野
- 非常に低いAPIコスト：入力トークン100万あたり0.02ドル、出力トークン100万あたり0.04ドル。
- 131,072トークンのコンテキストウィンドウは、このサイズのモデルとしては異例に大きい。
- 8B、70B、405Bを含むファミリーの一部であり、スケールアップが容易。
- Turboサービングは生の性能よりも速度最適化に重点を置いている。
注意点
- このリスティングでは重みが公開されていないため、APIプロバイダーに依存することになる。
- 8Bモデルは70Bや405Bの兄弟モデルがより得意とする推論や指示遵守に限界がある。
- Metaはここでライセンス条件を公開していないため、商用展開前に必ず確認すること。
最適な用途
試してみるプロンプト
長文ドキュメントの要約
長い記事があります。5つの箇条書きでエグゼクティブサマリーを作成し、その後、この業界で働いたことのない人向けにわかりやすい一段落の説明を書いてください。両方合わせて200語以内に収めてください。
[ここに記事を貼り付けてください]
迅速な返信の下書き
クライアントから注文遅延について問い合わせるメールを受け取りました。100語以内で、プロフェッショナルかつ温かみのある返信を書いてください。フラストレーションを理解していることを伝え、簡潔かつ正直な理由（サプライチェーンの問題）を述べ、次回注文時に10％割引を提供してください。
[ここにメールを貼り付けてください]
構造化データの抽出
以下の非構造化テキストから、すべての人名、役職、勤務先企業を抽出してください。結果はJSON配列で、キーはname、title、companyとし、欠けているフィールドはnullとしてください。
Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.
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 8B 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、$0.08/M 出力
- Llama 3.2 1B Instructオープンウェイトモデル60,000トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.20/M 出力
- Meta Llama 3 8B Instructオープンウェイトモデル8,192トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.04/M 出力
meta-llamaの他のテキストモデル
よくある質問
- Meta Llama 3.1 8B Instruct Turboをローカルで実行できますか？
- このリスティングではできません。重みが公開されていないため、API経由のみのアクセスです。基本のLlama 3.1 8Bの重みは別の場所でローカル使用可能ですが、このTurboバリアントはホスティングされた速度最適化サービング構成です。
- コストはいくらで、コンテキストウィンドウはどれくらいですか？
- API価格は入力トークン100万あたり0.02ドル、出力トークン100万あたり0.04ドルで、コンテキストウィンドウは131,072トークンです。
- 同じファミリーの8Bモデルは70Bや405Bとどう違いますか？
- 3つともLlama 3.1アーキテクチャとコンテキスト長は共通ですが、8Bは推論力や指示遵守が弱い代わりに高速かつ安価です。70Bと405Bは速度や価格より出力品質を重視する場合に適しています。
キャプテンの評価1百万トークンあたり2セント、128kのコンテキストを持ち、量と速度が深さより重要なときに選ぶモデルです。
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
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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。
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo 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できます。
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