Llama 3.2 1B Instruct
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Meta | contexto de 60.000 tokens | $0,03/M entrada, $0,20/M saída. Llama 3.2 1B é um modelo de linguagem com 1 bilhão de parâmetros focado em realizar tarefas de linguagem natural de forma eficiente, como sumarização, diálogo e análise multilíngue de texto. Seu tamanho menor permite operar eficientemente em ambientes de poucos recursos, mantendo forte desempenho em tarefas. Suporta oito idiomas principais e pode ser ajustado para mais, sendo ideal para empresas ou desenvolvedores que buscam soluções de IA leves, porém poderosas, capazes de operar em ambientes multilíngues diversos sem a alta demanda computacional de modelos maiores. Clique aqui para o cartão original do modeloOpens in new tab. O uso deste modelo está sujeito à Política de Uso Aceitável da MetaOpens in new tab.
Guias para este modelo
Ollama vs LM Studio (2026): qual app de IA local usar e quais os melhores modelos que cada um roda
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Llama 3.2 1B Instruct é o menor modelo de texto Llama 3.2 da Meta, com um bilhão de parâmetros e pesos abertos que você pode baixar e rodar localmente. Cobre oito idiomas, cabe em hardware muito modesto e custa quase nada via API. Se você precisa de um modelo rápido e barato para sumarização, diálogo ou trabalho multilíngue leve e não precisa de raciocínio profundo, vale a pena conferir.
Conhecido por
- Roda em hardware de baixo recurso onde modelos maiores simplesmente não cabem.
- Suporte a oito idiomas principais de fábrica, com possibilidade de fine-tuning para mais.
- Pesos abertos: baixe, hospede localmente ou quantize como quiser.
- Preço de API entre os mais baratos para um modelo instruct capaz.
- Bom em sumarização e diálogo para sua classe de tamanho.
Fique atento a
- Um bilhão de parâmetros significa limites reais em raciocínio complexo, codificação e tarefas multi-etapas.
- O uso está sujeito à Política de Uso Aceitável da Meta, não a uma licença open-source totalmente permissiva.
- Janela de contexto de 60.000 tokens é adequada, mas fica aquém do nível de contexto longo.
Sugestões para tentar
Resumir um thread de suporte
Aqui está um thread de e-mails de suporte ao cliente. Escreva um resumo de três frases que capture o problema principal do cliente, o que foi tentado e o status atual. Mantenha factual e simples. Thread: Um cliente relatou que sua conta foi bloqueada após três tentativas de login falhas. O suporte resetou a senha duas vezes, mas o bloqueio voltou. O problema está sem solução e foi escalado para a equipe de segurança.
Traduzir e simplificar
Traduza o seguinte parágrafo em inglês para o francês, depois reescreva a versão francesa em linguagem mais simples, adequada para um público geral sem background técnico. Parágrafo: O serviço de autenticação valida tokens bearer contra um repositório de chaves rotativas, rejeitando qualquer token cuja assinatura não corresponda à chave atual ou imediatamente anterior.
Agente de diálogo leve
Você é um assistente prestativo da recepção de uma pequena clínica odontológica. Um paciente te manda a mensagem: 'Oi, preciso remarcar minha limpeza de quinta-feira para algum dia da próxima semana, preferencialmente pela manhã. Também, preciso fazer algo especial antes da limpeza?' Responda naturalmente, confirme o que pode fazer e responda brevemente à pergunta.
Comparar com
- Llama 3.2 3B InstructModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.05/M, saída $0.33/M
- Llama 3.1 70B InstructModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.40/M, saída $0.40/M
- Llama Guard 4 12BModelo com pesos abertosContexto de 163,840 tokens · entrada $0.18/M, saída $0.18/M
- Llama 3.3 70B InstructModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.32/M
Mais modelos de texto de meta-llama
Perguntas frequentes
- Posso rodar o Llama 3.2 1B localmente?
- Sim, os pesos são abertos e disponíveis no Hugging Face. Com um bilhão de parâmetros, é um dos modelos mais fáceis de rodar localmente, inclusive em máquinas só com CPU e RAM modesta.
- Quanto custa e qual o tamanho da janela de contexto?
- Via API custa $0,03 por milhão de tokens de entrada e $0,20 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 60.000 tokens.
- Como o 1B se compara ao 3B da mesma família?
- O 1B é menor, mais rápido e mais barato, sendo melhor para implantação em edge e tarefas leves de alto volume; o 3B oferece mais capacidade para trabalhos linguísticos mais complexos com aumento modesto de recursos.
Veredito do capitãoA ferramenta certa quando hardware ou orçamento são limitados e a tarefa é realmente simples — não peça para ele raciocinar profundamente.
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.
Llama 3.2 1B Instruct é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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