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Llama 3.1 8B InstructOPEN
Metas neueste Modellklasse (Llama 3.1) wurde mit einer Vielzahl von Größen und Varianten eingeführt.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.06 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 87% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 1 von 12 Meta Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Llama 3.1 8B Instruct, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Für das gleiche Budget bietet Llama 3.1 8B Instruct die 42-fache Leistungsfähigkeit. Open weights bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten und nichts pro Token zahlen können.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.26 pro 1M Tokens (Median von 29) — dieses kostet $0.06.
Günstiger und besser in diesem Index: Solar Pro 4 · Ling-3.0-flash · gpt-oss-20b
Über dieses Modell
Llama 3.1 8B Instruct ist ein Open-Weight-KI-Modell von Meta. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Listenpreise für gehostete APIs, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie Komfort dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Llama 3.1 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct ist ein KI-Sprachmodell von Meta. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 7.4 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Llama 3.1 8B Instruct kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Llama 3.1 8B Instruct selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,05 $ pro Million Eingabetokens und 0,08 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist Llama 3.1 8B Instruct gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 25.9%, MMLU-Pro 47.6%, Humanity's Last Exam 5.3%, Long Context Reasoning 18%, LiveCodeBench 11.6%, SciCode 13.2%, MATH-500 51.9%, AIME 7.7%, AIME 2025 4.3%, IFBench 28.6%, τ²-Bench 16.4%, Terminal-Bench 1.5%, Terminal-Bench Hard 0.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Kann ich Llama 3.1 8B Instruct selbst hosten?
Ja. Llama 3.1 8B Instruct hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.