Posso rodar o Llama 3.1 8B Instruct localmente?

Sim, os pesos são abertos e hospedados no Hugging Face em meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Ferramentas como Ollama e LM Studio podem rodá-lo em hardware comum.

Qual o custo e qual o tamanho da janela de contexto?

Via API custa $0,05 por milhão de tokens de entrada e $0,08 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 131.072 tokens.

Como o 8B se compara aos modelos maiores Llama 3.1?

A Meta lançou o Llama 3.1 em vários tamanhos; o 8B é o menor e mais rápido, ideal para tarefas do dia a dia e uso local, enquanto variantes maiores lidam com raciocínio e codificação mais exigentes.

Llama 3.1 8B Instruct

2730°

#llm #meta-llama #chat #local #orçamento #rápido

Funciona no Graydient

Executar modelo

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Meta | contexto de 131.072 tokens | $0,05/M entrada, $0,08/M saída. A mais recente classe de modelo da Meta (Llama 3.1) foi lançada com vários tamanhos e versões. Esta versão 8B ajustada para instruções é rápida e eficiente. Demonstrou desempenho forte comparado a modelos fechados líderes em avaliações humanas. Para ler mais sobre o lançamento do modelo, clique aquiOpens in new tab. O uso deste modelo está sujeito à Política de Uso Aceitável da MetaOpens in new tab.

Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Llama 3.1 8B Instruct é o modelo pequeno e rápido da Meta, ajustado para instruções, com janela de contexto de 128k tokens e pesos abertos que você pode rodar no seu próprio hardware. A $0,05 por milhão de tokens de entrada via API, fica na faixa econômica do mercado sem sacrificar a janela de contexto longa que a maioria dos modelos 8B não oferece. É ideal para desenvolvedores, entusiastas e qualquer um que precise de um modelo capaz para o dia a dia sem uma conta alta.

Conhecido por

Pesos abertos: baixe e rode localmente sem taxas por token
Janela de contexto de 128k tokens, incomum para um modelo 8B
Custo de API extremamente baixo: $0,05/M entrada, $0,08/M saída
Inferência rápida graças aos 8 bilhões de parâmetros compactos
Forte seguimento de instruções para chat e tarefas gerais

Fique atento a

Uso regido pela Política de Uso Aceitável da Meta, não uma licença open-source totalmente permissiva.
Um modelo 8B tem limites reais de capacidade; tarefas complexas de raciocínio e codificação podem precisar de um irmão maior.
A Meta não publicou números detalhados de benchmark para esta versão.

Melhor para

Sugestões para tentar

Resumir um documento longo

Aqui está um artigo extenso. Leia com atenção e me dê um resumo estruturado: três tópicos cobrindo o argumento principal, três cobrindo as evidências-chave e uma frase sobre a conclusão do autor. Depois diga a única coisa que o artigo não aborda e que você acha mais importante. [cole o texto do seu artigo aqui]

Revisão rápida de código

Revise a seguinte função Python. Aponte quaisquer bugs, sugira uma melhoria concreta de desempenho e reescreva a função com suas mudanças aplicadas. Explique cada mudança em um comentário dentro do código. def find_duplicates(lst): seen = [] dupes = [] for item in lst: if item in seen: dupes.append(item) seen.append(item) return dupes

Redigir uma política em linguagem simples

Escreva uma política curta de trabalho remoto para uma empresa de software com 20 pessoas. Cubra: horário principal, expectativas de comunicação, reembolso de equipamentos e requisitos de segurança. Use linguagem simples, sem jargões, sem excesso de tópicos. Mantenha abaixo de 300 palavras e faça soar como se fosse escrita por uma pessoa.

Comparar com

Llama 3.2 3B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.05/M, saída $0.33/M
Llama 3.1 70B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.40/M, saída $0.40/M
Llama 4 Scout
Modelo com pesos abertos
Contexto de 1,310,720 tokens · entrada $0.18/M, saída $0.59/M
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 327,680 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.30/M

Mais modelos de texto de meta-llama

Perguntas frequentes

Posso rodar o Llama 3.1 8B Instruct localmente?: Sim, os pesos são abertos e hospedados no Hugging Face em meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Ferramentas como Ollama e LM Studio podem rodá-lo em hardware comum.
Qual o custo e qual o tamanho da janela de contexto?: Via API custa $0,05 por milhão de tokens de entrada e $0,08 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 131.072 tokens.
Como o 8B se compara aos modelos maiores Llama 3.1?: A Meta lançou o Llama 3.1 em vários tamanhos; o 8B é o menor e mais rápido, ideal para tarefas do dia a dia e uso local, enquanto variantes maiores lidam com raciocínio e codificação mais exigentes.

Veredito do capitão
A escolha sensata quando você quer pesos abertos, contexto longo e uma conta de API quase zero, e não precisa de raciocínio de ponta.

Ficha do modelo no Hugging Face

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

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