Pot rula Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo local?

Nu prin această listare — greutățile nu sunt publicate aici, deci accesul este doar prin API. Greutățile de bază Llama 3.1 8B sunt disponibile în altă parte pentru utilizare locală, dar această variantă Turbo este o configurație găzduită, optimizată pentru viteză.

Care este costul și cât este fereastra de context?

API-ul costă 0,02 USD per milion de tokeni de intrare și 0,04 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.

Cum diferă modelul de 8B față de cele de 70B și 405B din aceeași familie?

Toate trei împărtășesc aceeași arhitectură Llama 3.1 și lungimea contextului, dar 8B este mai rapid și mai ieftin, în detrimentul unui raționament și urmări mai slabe ale instrucțiunilor; 70B și 405B sunt alegerea potrivită când calitatea ieșirii contează mai mult decât viteza sau prețul.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

#llm #meta-llama #chat #rapid #buget #rezumat

Deschide DeepInfra

meta-llama | context de 131.072 tokeni | 0,02$/M input, 0,04$/M output. Meta a dezvoltat și lansat familia de modele de limbaj mare Meta Llama 3.1, o colecție de modele generative text pre-antrenate și ajustate pe instrucțiuni în dimensiuni de 8B, 70B și 405B.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo este cel mai mic și cel mai rapid membru al familiei Llama 3.1 de la Meta, oferit prin API la un cost aproape neglijabil. Gestionează o fereastră de context de 131.072 de tokeni, ceea ce este generos pentru clasa sa de mărime. Dacă ai nevoie de generare rapidă și ieftină de text și poți accepta compromisurile unui model de 8B, acesta este un cal de muncă practic.

Cunoscut pentru

Cost extrem de scăzut al API-ului: 0,02 USD per milion de tokeni de intrare, 0,04 USD per milion de tokeni de ieșire.
Fereastră de context de 131.072 tokeni, neobișnuit de mare pentru un model atât de mic.
Face parte dintr-o familie care acoperă 8B, 70B și 405B, deci scalarea este simplă.
Servirea Turbo optimizată pentru viteză în detrimentul capacității brute.

Atenție la

Greutățile nu sunt deschise în această listare, deci ești legat de furnizorul API-ului.
Un model de 8B va întâmpina limite în raționament și urmarea instrucțiunilor pe care frații săi de 70B și 405B le gestionează mai bine.
Meta nu a publicat termenii licenței aici; verifică înainte de orice implementare comercială.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Rezumă un document lung

Iată un articol lung. Oferă-mi un rezumat executiv în cinci puncte, apoi o explicație într-un paragraf, în limbaj simplu, potrivită pentru cineva care nu a lucrat niciodată în această industrie. Menține ambele secțiuni sub 200 de cuvinte în total. [Lițează articolul aici]

Redactează un răspuns rapid

Am primit acest email de la un client care întreabă de ce întârzie comanda sa. Scrie un răspuns profesional, dar cald, în mai puțin de 100 de cuvinte. Recunoaște frustrarea, oferă un motiv scurt și sincer (problemă în lanțul de aprovizionare) și oferă o reducere de 10% la următoarea comandă. [Lițează emailul aici]

Extrage date structurate

Citește următorul bloc de text nestructurat și extrage numele fiecărei persoane, titlul lor de job și compania pentru care lucrează. Returnează rezultatele ca un array JSON cu cheile: name, title, company. Dacă un câmp lipsește, folosește null. Sarah Chen, VP of Engineering la Northgate Systems, s-a întâlnit cu Tom Okafor, consultant freelancer, și Dr. Priya Nair de la Helios Biotech.

Compară cu

Llama 3.2 3B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.05/M intrare, $0.33/M ieșire
Llama 3.1 8B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.05/M intrare, $0.08/M ieșire
Llama 3.2 1B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 60,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.20/M ieșire
Meta Llama 3 8B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 8,192 tokeni · $0.03/M intrare, $0.04/M ieșire

Mai multe modele text de la meta-llama

Întrebări frecvente

Pot rula Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo local?: Nu prin această listare — greutățile nu sunt publicate aici, deci accesul este doar prin API. Greutățile de bază Llama 3.1 8B sunt disponibile în altă parte pentru utilizare locală, dar această variantă Turbo este o configurație găzduită, optimizată pentru viteză.
Care este costul și cât este fereastra de context?: API-ul costă 0,02 USD per milion de tokeni de intrare și 0,04 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.
Cum diferă modelul de 8B față de cele de 70B și 405B din aceeași familie?: Toate trei împărtășesc aceeași arhitectură Llama 3.1 și lungimea contextului, dar 8B este mai rapid și mai ieftin, în detrimentul unui raționament și urmări mai slabe ale instrucțiunilor; 70B și 405B sunt alegerea potrivită când calitatea ieșirii contează mai mult decât viteza sau prețul.

Verdictul căpitanului
La doi cenți per milion de tokeni și cu o fereastră de context de 128k, acesta este modelul pe care îl alegi când volumul și viteza contează mai mult decât profunzimea.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum să instalezi

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Modele similare

L3.3 70B Euryale v2.3

TEXT / LLM

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

TEXT / LLM

Nova Micro 1.0

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm meta-llama chat rapid buget rezumat

Răsfoiește după familia de modele