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Llama 3.1 8B InstructOPEN
L'ultima classe di modelli di Meta (Llama 3.1) è stata lanciata con una varietà di dimensioni e varianti.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.06 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 87% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 1 di 12 modelli Meta monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Llama 3.1 8B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
Per lo stesso budget, Llama 3.1 8B Instruct offre 42 volte più capacità. Open weights significa anche che può self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.26 per 1M token (mediana di 29) — questo costa $0.06.
Più economico e migliore su questo indice: Solar Pro 4 · Ling-3.0-flash · gpt-oss-20b
Informazioni su questo modello
Llama 3.1 8B Instruct è un modello AI open-weight di Meta. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Che cos'è Llama 3.1 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct è un modello di linguaggio AI di Meta. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 7.4 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Llama 3.1 8B Instruct è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi auto-ospitare Llama 3.1 8B Instruct e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.05 per milione di token in input e $0.08 per milione di token in output.
A cosa serve Llama 3.1 8B Instruct?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Posso ospitare Llama 3.1 8B Instruct da solo?
Sì. Llama 3.1 8B Instruct ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.