Kan jag köra Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo lokalt?

Inte via denna listning — vikterna är inte publicerade här, så åtkomst är endast via API. Basvikterna för Llama 3.1 8B finns tillgängliga på andra håll för lokal användning, men denna Turbo-variant är en hostad, hastighetsoptimerad serverkonfiguration.

Vad kostar det och hur långt är kontextfönstret?

API-priset är $0,02 per miljon inmatningstoken och $0,04 per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 131 072 token.

Hur skiljer sig 8B från 70B och 405B i samma familj?

Alla tre delar samma Llama 3.1-arkitektur och kontextlängd, men 8B är snabbare och billigare på bekostnad av svagare resonemang och instruktionefterlevnad; 70B och 405B är rätt val när utmatningskvalitet är viktigare än hastighet eller pris.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

#llm #meta-llama #chatt #snabb #budget #sammanfattning

Öppna DeepInfra

meta-llama | 131,072 token kontext | $0.02/M input, $0.04/M output. Meta utvecklade och släppte Meta Llama 3.1-familjen av stora språkmodeller (LLMs), en samling förtränade och instruktionstunade generativa textmodeller i storlekarna 8B, 70B och 405B.

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo är den minsta och snabbaste medlemmen i Metas Llama 3.1-familj, tillgänglig via API till nästan försumbar kostnad. Den hanterar ett kontextfönster på 131 072 token, vilket är generöst för dess storleksklass. Om du behöver snabb och billig textgenerering och kan acceptera kompromisserna med en 8B-modell är detta en praktisk arbetshäst.

Känd för

Extremt låg API-kostnad: $0,02 per miljon inmatningstoken, $0,04 per miljon utmatning.
131 072-token kontextfönster, ovanligt stort för en modell i denna storlek.
Del av en familj som sträcker sig över 8B, 70B och 405B, så uppskalning är enkelt.
Turbo-servering optimerad för hastighet framför rå kapacitet.

Se upp för

Vikterna är inte öppna i denna listning, så du är bunden till API-leverantören.
En 8B-modell når begränsningar i resonemang och instruktioner som 70B- och 405B-syskonen hanterar bättre.
Meta har inte publicerat licensvillkoren här; kontrollera innan kommersiell användning.

Bäst för

Chatt och assistenter

Snabb

Budget

Sammanfattningar

Promptar att prova

Sammanfatta ett långt dokument

Här är en lång artikel. Ge mig en sammanfattning i fem punkter, följt av en enkel förklaring i ett stycke som passar någon som aldrig arbetat i denna bransch. Håll båda sektionerna under totalt 200 ord. [Klistra in din artikel här]

Skriv ett snabbt svar

Jag fick detta e-postmeddelande från en kund som frågar varför deras order är försenad. Skriv ett professionellt men varmt svar på under 100 ord. Erkänn frustrationen, ge en kort ärlig anledning (problem i leveranskedjan) och erbjud 10 % rabatt på deras nästa beställning. [Klistra in e-postmeddelandet här]

Extrahera strukturerad data

Läs följande block med ostrukturerad text och extrahera varje persons namn, deras jobbtitel och företaget de arbetar för. Returnera resultaten som en JSON-array med nycklarna: name, title, company. Om ett fält saknas, använd null. Sarah Chen, VP of Engineering på Northgate Systems, träffade Tom Okafor, en frilanskonsult, och Dr. Priya Nair från Helios Biotech.

Jämför med

Llama 3.2 3B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.05/M indata, $0.33/M utdata
Llama 3.1 8B Instruct
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.05/M indata, $0.08/M utdata
Llama 3.2 1B Instruct
Öppen vikt-modell
60,000 tokens kontext · $0.03/M indata, $0.20/M utdata
Meta Llama 3 8B Instruct
Öppen vikt-modell
8,192 tokens kontext · $0.03/M indata, $0.04/M utdata

Fler textmodeller från meta-llama

Vanliga frågor

Kan jag köra Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo lokalt?: Inte via denna listning — vikterna är inte publicerade här, så åtkomst är endast via API. Basvikterna för Llama 3.1 8B finns tillgängliga på andra håll för lokal användning, men denna Turbo-variant är en hostad, hastighetsoptimerad serverkonfiguration.
Vad kostar det och hur långt är kontextfönstret?: API-priset är $0,02 per miljon inmatningstoken och $0,04 per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 131 072 token.
Hur skiljer sig 8B från 70B och 405B i samma familj?: Alla tre delar samma Llama 3.1-arkitektur och kontextlängd, men 8B är snabbare och billigare på bekostnad av svagare resonemang och instruktionefterlevnad; 70B och 405B är rätt val när utmatningskvalitet är viktigare än hastighet eller pris.

Kaptens omdöme
Vid två cent per miljon token och ett 128k kontextfönster är detta modellen du väljer när volym och hastighet är viktigare än djup.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur man installerar

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

11 okt 2026

Öppna DeepInfra

Liknande modeller

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm meta-llama chatt snabb budget sammanfattning

Bläddra efter modellfamilj