Tôi có thể chạy Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo cục bộ không?

Không qua danh sách này — trọng số không được công bố ở đây, nên chỉ có thể truy cập qua API. Trọng số Llama 3.1 8B cơ bản có sẵn ở nơi khác để sử dụng cục bộ, nhưng biến thể Turbo này là cấu hình phục vụ được lưu trữ và tối ưu cho tốc độ.

Chi phí bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?

API có giá 0,02 đô la cho một triệu token đầu vào và 0,04 đô la cho một triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token.

Mô hình 8B khác gì so với 70B và 405B trong cùng gia đình?

Cả ba đều dùng kiến trúc Llama 3.1 và độ dài ngữ cảnh giống nhau, nhưng 8B nhanh hơn và rẻ hơn với đánh đổi là suy luận và theo dõi hướng dẫn yếu hơn; 70B và 405B là lựa chọn phù hợp khi chất lượng đầu ra quan trọng hơn tốc độ hoặc giá cả.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

#llm #meta-llama #trò chuyện #nhanh #ngân sách #tóm tắt

Mở DeepInfra

meta-llama | ngữ cảnh 131,072 token | $0.02/M đầu vào, $0.04/M đầu ra. Meta phát triển và phát hành dòng mô hình ngôn ngữ lớn Meta Llama 3.1, tập hợp các mô hình sinh văn bản được huấn luyện trước và điều chỉnh hướng dẫn với kích thước 8B, 70B và 405B.

Hướng dẫn cho mô hình này

10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định

Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì

Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo là thành viên nhỏ nhất và nhanh nhất trong gia đình Llama 3.1 của Meta, được phục vụ qua API với chi phí gần như không đáng kể. Nó xử lý cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token, khá rộng so với kích thước của nó. Nếu bạn cần tạo văn bản nhanh, rẻ và có thể chấp nhận những đánh đổi của một mô hình 8B, đây là một công cụ thực tế.

Nổi tiếng với

Chi phí API cực thấp: 0,02 đô la cho một triệu token đầu vào, 0,04 đô la cho một triệu token đầu ra.
Cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token, rất lớn so với một mô hình nhỏ như thế này.
Là một phần của gia đình gồm 8B, 70B và 405B, nên việc mở rộng quy mô rất dễ dàng.
Turbo phục vụ được tối ưu cho tốc độ hơn là khả năng thuần túy.

Cẩn thận với

Trọng số không được công khai trong danh sách này, nên bạn bị ràng buộc với nhà cung cấp API.
Mô hình 8B sẽ gặp giới hạn về suy luận và theo dõi hướng dẫn mà các anh em 70B và 405B xử lý tốt hơn.
Meta chưa công bố điều khoản giấy phép ở đây; hãy kiểm tra trước khi triển khai thương mại.

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Tóm tắt một tài liệu dài

Đây là một bài báo dài. Hãy cho tôi bản tóm tắt điều hành gồm năm điểm chính, sau đó là một đoạn giải thích bằng tiếng Anh đơn giản phù hợp với người chưa từng làm việc trong ngành này. Giữ cả hai phần dưới 200 từ tổng cộng. [Dán bài báo của bạn vào đây]

Soạn thư trả lời nhanh

Tôi nhận được email này từ khách hàng hỏi tại sao đơn hàng của họ bị trễ. Viết một phản hồi chuyên nghiệp nhưng thân thiện dưới 100 từ. Thừa nhận sự bực bội, đưa ra lý do ngắn gọn và trung thực (vấn đề chuỗi cung ứng), và đề nghị giảm giá 10% cho đơn hàng tiếp theo. [Dán email vào đây]

Trích xuất dữ liệu có cấu trúc

Đọc đoạn văn bản không có cấu trúc sau và trích xuất tên mỗi người, chức danh công việc và công ty họ làm việc. Trả kết quả dưới dạng mảng JSON với các khóa: name, title, company. Nếu trường nào thiếu, dùng null. Sarah Chen, Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Northgate Systems, đã gặp Tom Okafor, một tư vấn viên tự do, và Tiến sĩ Priya Nair từ Helios Biotech.

So sánh với

Llama 3.2 3B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.05/M, đầu ra $0.33/M
Llama 3.1 8B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.05/M, đầu ra $0.08/M
Llama 3.2 1B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 60,000 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.20/M
Meta Llama 3 8B Instruct
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 8,192 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.04/M

Thêm mô hình văn bản từ meta-llama

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo cục bộ không?: Không qua danh sách này — trọng số không được công bố ở đây, nên chỉ có thể truy cập qua API. Trọng số Llama 3.1 8B cơ bản có sẵn ở nơi khác để sử dụng cục bộ, nhưng biến thể Turbo này là cấu hình phục vụ được lưu trữ và tối ưu cho tốc độ.
Chi phí bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?: API có giá 0,02 đô la cho một triệu token đầu vào và 0,04 đô la cho một triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token.
Mô hình 8B khác gì so với 70B và 405B trong cùng gia đình?: Cả ba đều dùng kiến trúc Llama 3.1 và độ dài ngữ cảnh giống nhau, nhưng 8B nhanh hơn và rẻ hơn với đánh đổi là suy luận và theo dõi hướng dẫn yếu hơn; 70B và 405B là lựa chọn phù hợp khi chất lượng đầu ra quan trọng hơn tốc độ hoặc giá cả.

Phán quyết của thuyền trưởng
Với giá hai xu cho một triệu token và ngữ cảnh 128k, đây là mô hình bạn nên chọn khi khối lượng và tốc độ quan trọng hơn chiều sâu.

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

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

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Cách cài đặt

Cách Cài Đặt Ollama và Chạy AI Cục Bộ (Windows, Mac, Linux)

Mô hình tương tự

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm meta-llama trò chuyện nhanh ngân sách tóm tắt

Duyệt theo họ mô hình

Mô hình Text / LLM

434