M
Llama 3.2 3B InstructOPEN
Llama 3.2 3B est un modèle de langage large multilingue de 3 milliards de paramètres, optimisé pour des tâches avancées de traitement du langage naturel comme la génération de dialogues, le raisonnement et la synthèse.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.12 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 75% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 3 sur 12 modèles Meta suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Llama 3.2 3B Instruct, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.5 par 1M de tokens (médiane de 11) — celui-ci coûte $0.12.
Moins cher et meilleur sur cet indice : DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 · Solar Pro 4 et 17 de plus
À propos de ce modèle
Llama 3.2 3B Instruct est un modèle d'IA open-weight de Meta. Vous pouvez le télécharger et le self-hoster gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix catalogue des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Llama 3.2 3B Instruct ?
Llama 3.2 3B Instruct est un modèle de langage IA de Meta. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 3.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Llama 3.2 3B Instruct est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Llama 3.2 3B Instruct et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,05 $ par million de jetons d'entrée et de 0,33 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert Llama 3.2 3B Instruct ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 25.5%, MMLU-Pro 34.7%, Humanity's Last Exam 5.3%, Long Context Reasoning 2.7%, LiveCodeBench 8.3%, SciCode 5.2%, MATH-500 48.9%, AIME 6.7%, AIME 2025 3.3%, IFBench 26.2%, τ²-Bench 21.1%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger Llama 3.2 3B Instruct ?
Oui. Llama 3.2 3B Instruct a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.