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MLlama 3.2 1B InstructOPEN

Llama 3.2 1B è un modello di linguaggio da 1 miliardo di parametri focalizzato sull'esecuzione efficiente di compiti di linguaggio naturale, come riassunti, dialoghi e analisi di testi multilingue.

60KFinestra di contesto · token
$0.03Prezzo di input · per M token
$0.2Prezzo di output · per M token
MetaFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

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Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Llama 3.2 1B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio.

Intelligence index1
Math index0
GPQA19.6%
MMLU-Pro20%
Humanity's Last Exam5.5%
Long Context Reasoning6%
LiveCodeBench1.9%
SciCode1.7%
MATH-50014%
AIME0%
AIME 20250%
IFBench22.8%
τ²-Bench0%
Terminal-Bench Hard0%
vs. modelli misurati quitop 100%
Punteggi superiori a 0% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.5 per 1M token (mediana di 10) — questo costa $0.07.
Più economico e migliore su questo indice: DeepSeek V4 Flash 0731 · Solar Pro 4 · Ling-3.0-flash e 6 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Llama 3.2 1B Instruct è un modello AI open-weight di Meta. Può scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sotto riportati sono i prezzi di listino delle API hosted, tracciati quotidianamente, per quando preferisce la comodità rispetto al self-hosting.

Domande frequenti

Che cos'è Llama 3.2 1B Instruct?

Llama 3.2 1B Instruct è un modello di linguaggio AI di Meta. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 1 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Llama 3.2 1B Instruct è gratuito?

I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare autonomamente Llama 3.2 1B Instruct e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.03 per milione di token in input e $0.2 per milione di token in output.

A cosa serve Llama 3.2 1B Instruct?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 19.6%, MMLU-Pro 20%, Humanity's Last Exam 5.5%, Long Context Reasoning 6%, LiveCodeBench 1.9%, SciCode 1.7%, MATH-500 14%, AIME 0%, AIME 2025 0%, IFBench 22.8%, τ²-Bench 0%, Terminal-Bench Hard 0%.

Posso ospitare autonomamente Llama 3.2 1B Instruct?

Sì. Llama 3.2 1B Instruct ha open weights, quindi può scaricarlo e eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.

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