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Llama 3.1 8B InstructOPEN
A última classe de modelo da Meta (Llama 3.1) foi lançada com uma variedade de tamanhos e sabores.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.06 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 87% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 1 de 12 modelos Meta rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Llama 3.1 8B Instruct, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Pelo mesmo orçamento, o Llama 3.1 8B Instruct oferece 42 vezes mais capacidade. Open weights também significam que você pode fazer self-host dele e não pagar nada por token.
Modelos neste nível custam $0.26 por 1M de tokens (mediana de 29) — este custa $0.06.
Mais barato e melhor neste índice: Solar Pro 4 · Ling-3.0-flash · gpt-oss-20b
Sobre este modelo
Llama 3.1 8B Instruct é um modelo de IA open-weight da Meta. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é Llama 3.1 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct é um modelo de linguagem de IA da Meta. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 7.4 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Llama 3.1 8B Instruct é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Llama 3.1 8B Instruct e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.05 por milhão de tokens de entrada e $0.08 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Llama 3.1 8B Instruct?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele 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%. É particularmente usado para geração de código.
Posso auto-hospedar o Llama 3.1 8B Instruct?
Sim. O Llama 3.1 8B Instruct tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.