Чи можу я запускати Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo локально?

Ні, через цей перелік — ваги не опубліковані, доступ лише через API. Базові ваги Llama 3.1 8B доступні в інших місцях для локального використання, але ця Turbo-версія — це хостингова конфігурація, оптимізована для швидкості.

Скільки це коштує і який розмір контексту?

API коштує $0.02 за мільйон вхідних токенів і $0.04 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 131 072 токени.

Чим 8B відрізняється від 70B і 405B у тій самій сім’ї?

Всі три мають однакову архітектуру Llama 3.1 і довжину контексту, але 8B швидша і дешевша за рахунок слабшої логіки та слідування інструкціям; 70B і 405B краще підходять, коли важлива якість виходу, а не швидкість чи ціна.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

#llm #meta-llama #чат #швидко #бюджет #підсумки

Відкрити DeepInfra

meta-llama | контекст 131,072 токенів | $0.02/млн вхідних, $0.04/млн вихідних. Meta розробила та випустила сімейство великих мовних моделей Meta Llama 3.1, колекцію попередньо навчених і налаштованих на інструкції генеративних текстових моделей розміром 8B, 70B і 405B.

Посібники до цієї моделі

10 найдешевших альтернатив ChatGPT у 2026 році: безкоштовні локальні моделі, безкоштовні тарифи та фіксовані плани

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo — найменший і найшвидший представник сімейства Llama 3.1 від Meta, доступний через API за майже незначною вартістю. Підтримує контекстне вікно на 131 072 токени, що є щедрим показником для моделі такого розміру. Якщо вам потрібна швидка та дешева генерація тексту і ви готові прийняти компроміси 8B-моделі, це практичний робочий кінь.

Відомий за

Надзвичайно низька вартість API: $0.02 за мільйон вхідних токенів, $0.04 за мільйон вихідних.
Контекстне вікно на 131 072 токени — незвично велике для моделі такого малого розміру.
Частина сімейства, що охоплює 8B, 70B і 405B, тому масштабування вгору є простим.
Turbo-сервіс оптимізований для швидкості, а не для максимальної потужності.

Зверніть увагу на

Ваги не відкриті у цьому переліку, тож ви прив’язані до провайдера API.
8B-модель має обмеження в логіці та слідуванні інструкціям, які краще долаються у 70B і 405B.
Meta не опублікувала умови ліцензії тут; перевірте перед будь-яким комерційним використанням.

Найкраще для

Підказки для спроби

Підсумувати довгий документ

Ось довга стаття. Дайте мені виконавче резюме з п’яти пунктів, а потім одне абзацне пояснення простими словами для людини, яка ніколи не працювала в цій галузі. Обидві частини разом — не більше 200 слів. [Вставте вашу статтю тут]

Написати швидку відповідь

Я отримав цей лист від клієнта з питанням, чому затримується їхнє замовлення. Напишіть професійну, але теплу відповідь до 100 слів. Визнайте розчарування, дайте коротку чесну причину (проблема з ланцюгом постачання) і запропонуйте 10% знижку на наступне замовлення. [Вставте лист тут]

Витягнути структуровані дані

Прочитайте наступний блок неструктурованого тексту і витягніть імена всіх людей, їхні посади та компанії, в яких вони працюють. Поверніть результати у вигляді JSON-масиву з ключами: name, title, company. Якщо поле відсутнє, використовуйте null. Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.

Порівняти з

Llama 3.2 3B Instruct
Модель з відкритими вагами
контекст 131,072 токенів · $0.05/M вхід, $0.33/M вихід
Llama 3.1 8B Instruct
Модель з відкритими вагами
контекст 131,072 токенів · $0.05/M вхід, $0.08/M вихід
Llama 3.2 1B Instruct
Модель з відкритими вагами
контекст 60,000 токенів · $0.03/M вхід, $0.20/M вихід
Meta Llama 3 8B Instruct
Модель з відкритими вагами
контекст 8,192 токенів · $0.03/M вхід, $0.04/M вихід

Більше текстових моделей від meta-llama

Питання, які задають люди

Чи можу я запускати Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo локально?: Ні, через цей перелік — ваги не опубліковані, доступ лише через API. Базові ваги Llama 3.1 8B доступні в інших місцях для локального використання, але ця Turbo-версія — це хостингова конфігурація, оптимізована для швидкості.
Скільки це коштує і який розмір контексту?: API коштує $0.02 за мільйон вхідних токенів і $0.04 за мільйон вихідних, з контекстним вікном 131 072 токени.
Чим 8B відрізняється від 70B і 405B у тій самій сім’ї?: Всі три мають однакову архітектуру Llama 3.1 і довжину контексту, але 8B швидша і дешевша за рахунок слабшої логіки та слідування інструкціям; 70B і 405B краще підходять, коли важлива якість виходу, а не швидкість чи ціна.

Вердикт капітана
При ціні два центи за мільйон токенів і контексті 128k це модель, до якої звертаються, коли обсяг і швидкість важливіші за глибину.

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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

Як цей бал складається

Ця модель поки що не має даних про популярність з жодного джерела, тому вона має замінне число нижче за 7,000°, щоб списки залишалися повними. Вона ніколи не буде вище за модель з даними. Розподіл з’явиться тут, щойно джерело його надасть.

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як встановити

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

11 Жов 2026

Відкрити DeepInfra

Схожі моделі

GPT 3.5 Turbo (older v0613)

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm meta-llama чат швидко бюджет підсумки

Перегляд за сімейством моделей