Meta Llama 3 8B 指令版
1991°
<llama3-8b>
支援 ModelTrends 標籤的應用程式，讓你只要在提示詞中複製這段程式碼就能執行或安裝模型，無需設定。請在支援的應用程式中尋找我們的圖示，例如下方的 Prism。
執行此模型
優惠／廣告
Easy Creator (Prism) 網頁
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最適合初學者。強大的工作流程，學習曲線低。
PirateDiffusion Telegram
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創建影片、圖片、自訂聊天角色等更多內容。
Pro studio (SpyGlass) 網頁
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從任何瀏覽器或手機瀏覽模型、渲染並精修。
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影像與影片編輯器：在同一頁面渲染、編輯、放大等功能。
本地應用程式
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如果你的電腦硬體夠強，可以安裝本地程式。
ModelDuel 網頁
按次付費
一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。
本模型的指南
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開放權重、開源與僅API：你到底能做什麼
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meta-llama | 8,192 代幣上下文 | $0.03/M 輸入，$0.04/M 輸出。Meta 開發並發布 Meta Llama 3 系列大型語言模型（LLM），包含 8B 與 70B 規模的預訓練與指令微調生成文本模型。
船長筆記
2026-10-13 的筆記
Meta Llama 3 8B Instruct 是 Meta Llama 3 系列中較小的指令調校模型，與 70B 大型版本並列。每千代幣價格僅數分美金，是較便宜的託管選項之一，8B 規模使其運行快速。適合日常聊天、輕量寫作任務及注重 API 費用的使用者。
以...聞名
- API 費用極低：輸入每百萬代幣 0.03 美元，輸出 0.04 美元
- 8B 級模型典型的快速回應
- 屬於 Meta Llama 3 家族，另有 70B 大型版本
- 指令調校，適合直接問答與任務完成
注意
- 8,192 代幣上下文視窗，依現今標準偏短，長文件需分塊處理。
- 雖有公開權重，但此列表不含，商業部署前請確認授權。
- 8B 規模在複雜推理與細膩寫作上不及 70B。
可嘗試的提示詞
改寫為淺顯英文
請將以下段落改寫成非專業人士一讀即懂的版本。刪除術語，保留所有事實，句子長度不超過 20 字：『The utilization of advanced machine learning paradigms facilitates the automated extraction of latent semantic representations from unstructured corpora, enabling downstream inferential tasks with minimal human intervention.』
草擬簡短郵件
撰寫一封簡短且專業的郵件，婉拒會議邀請。寄件人要求下週二 90 分鐘時間推介新軟體工具。我不感興趣，但想保留以非同步簡短摘要溝通的可能。字數不超過 100 字，且不使用「I hope this email finds you well」等詞。
簡單解釋概念
解釋變壓器神經網路如何決定句中哪些詞要注意。用一個好奇的 16 歲青少年能理解的比喻說明。不要列點，只用清楚的段落散文。
比較
- Llama 3.1 70B Instruct開放權重模型131,072 代幣上下文 · $0.40/M 輸入，$0.40/M 輸出
- Llama 3.3 70B Instruct Turbo開放權重模型131,072 代幣上下文 · $0.10/M 輸入，$0.32/M 輸出
- Meta Llama 3 70B Instruct開放權重模型8,192 代幣上下文 · $0.30/M 輸入，$0.40/M 輸出
- Llama 3.1 8B Instruct開放權重模型131,072 代幣上下文 · $0.05/M 輸入，$0.08/M 輸出
更多來自 meta-llama 的文字模型
常見問題
- 我可以在本地執行 Meta Llama 3 8B Instruct 嗎？
- Llama 3 8B 有公開權重，可透過 Ollama 等工具本地執行，但此列表涵蓋的是託管 API，下載前請查閱 Meta 發布頁面及授權條款。
- 費用與上下文視窗長度是多少？
- API 價格為輸入每百萬代幣 0.03 美元，輸出每百萬代幣 0.04 美元，上下文視窗為 8,192 代幣。
- 8B 與 70B 版本比較如何？
- 兩者皆為指令調校的 Llama 3 模型；70B 適合複雜推理與較長、細膩任務，8B 則適合較簡單工作，速度更快且成本較低。
船長評語快速且簡單任務的合理預算選擇 — 但工作變難時，記得 70B 版本存在。
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。
詞彙表：這裡使用的術語
- 熱度分數
- 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
- 底線
- 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
- 下載等值
- 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
- 對數刻度
- 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
- 喜歡數
- 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
- 採用率
- 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
- 實測與估算
- 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
- 種子節點
- 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
- AI Horde
- 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
- 生成網站
- 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
- OpenRouter 代幣
- 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（檢查點）
- 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
- 家族與權重
- 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
- 年齡
- 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
- 家族加成
- 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
- 替代分數
- 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
- 全新！(寬限期)
- 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
- 趨勢
- 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。
Meta Llama 3 8B 指令版 是 Text / LLM 系列的文字模型,收錄於 ModelTrends.ai——一個唯讀的開源 AI 圖片、影片與文字模型目錄。將它與其他 Text / LLM 模型比較、查看熱度分數了解趨勢,並在 PirateDiffusion 或 BitVector 上試用。
依模型系列瀏覽
Text / LLM 模型
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Anima 模型
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19
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2
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Flux 3 模型
3
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3
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1
MiniMax H3 模型
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Hunyuan 模型
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Ideogram 模型
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Krea2 模型
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Qwen 模型
20
Qwen2 模型
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Ltx2 模型
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