Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo
2249°
meta-llama | contexto de 131.072 tokens | $0,02/M entrada, $0,04/M saída. A Meta desenvolveu e lançou a família Meta Llama 3.1 de grandes modelos de linguagem (LLMs), uma coleção de modelos generativos de texto pré-treinados e ajustados por instrução nos tamanhos 8B, 70B e 405B.
Guias para este modelo
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Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo é o membro menor e mais rápido da família Llama 3.1 da Meta, servido via API a um custo quase desprezível. Ele suporta uma janela de contexto de 131.072 tokens, o que é generoso para sua classe de tamanho. Se você precisa de geração de texto rápida e barata e pode aceitar as limitações de um modelo 8B, este é um trator prático.
Conhecido por
- Custo de API extremamente baixo: $0,02 por milhão de tokens de entrada, $0,04 por milhão de tokens de saída.
- Janela de contexto de 131.072 tokens, incomumente grande para um modelo tão pequeno.
- Parte de uma família que inclui 8B, 70B e 405B, facilitando a escalabilidade.
- Serviço Turbo otimizado para velocidade em vez de capacidade bruta.
Fique atento a
- Os pesos não são abertos nesta listagem, então você fica preso ao provedor da API.
- Um modelo 8B terá limitações em raciocínio e seguimento de instruções que os irmãos 70B e 405B lidam melhor.
- A Meta não publicou os termos da licença aqui; verifique antes de qualquer implantação comercial.
Melhor para
Sugestões para tentar
Resumir um documento longo
Aqui está um artigo longo. Me dê um resumo executivo em cinco tópicos, depois uma explicação em inglês simples em um parágrafo, adequada para alguém que nunca trabalhou nesta indústria. Mantenha ambas as seções com menos de 200 palavras no total.
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Redigir uma resposta rápida
Recebi este e-mail de um cliente perguntando por que o pedido dele está atrasado. Escreva uma resposta profissional, mas calorosa, com menos de 100 palavras. Reconheça a frustração, dê uma razão breve e honesta (problema na cadeia de suprimentos) e ofereça um desconto de 10% no próximo pedido.
[Cole o e-mail aqui]
Extrair dados estruturados
Leia o seguinte bloco de texto não estruturado e extraia o nome de cada pessoa, seu cargo e a empresa para a qual trabalham. Retorne os resultados como um array JSON com as chaves: name, title, company. Se algum campo estiver faltando, use null.
Sarah Chen, VP de Engenharia na Northgate Systems, se reuniu com Tom Okafor, consultor freelancer, e Dr. Priya Nair da Helios Biotech.
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 8B InstructModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.05/M, saída $0.08/M
- Llama 3.2 1B InstructModelo com pesos abertosContexto de 60,000 tokens · entrada $0.03/M, saída $0.20/M
- Meta Llama 3 8B InstructModelo com pesos abertosContexto de 8,192 tokens · entrada $0.03/M, saída $0.04/M
Mais modelos de texto de meta-llama
Perguntas frequentes
- Posso rodar o Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo localmente?
- Não por esta listagem — os pesos não são publicados aqui, então o acesso é somente via API. Os pesos base do Llama 3.1 8B estão disponíveis em outro lugar para uso local, mas esta variante Turbo é uma configuração hospedada otimizada para velocidade.
- Quanto custa e qual o tamanho da janela de contexto?
- A API custa $0,02 por milhão de tokens de entrada e $0,04 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 131.072 tokens.
- Como o 8B difere dos 70B e 405B da mesma família?
- Os três compartilham a mesma arquitetura Llama 3.1 e comprimento de contexto, mas o 8B é mais rápido e barato, com menor capacidade de raciocínio e seguimento de instruções; os 70B e 405B são a escolha certa quando a qualidade da saída importa mais que velocidade ou preço.
Veredito do capitãoA dois centavos por milhão de tokens e com contexto de 128k, este é o modelo para usar quando volume e velocidade importam mais que profundidade.
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.
Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo 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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