M
Llama 3.2 1B InstructOPEN
Llama 3.2 1B é um modelo de linguagem de 1 bilhão de parâmetros focado em realizar tarefas de linguagem natural de forma eficiente, como sumarização, diálogo e análise de texto multilíngue.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.07 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 83% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 2 de 12 modelos Meta rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Llama 3.2 1B Instruct, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Modelos neste nível custam $0.5 por 1M de tokens (mediana de 10) — este custa $0.07.
Mais barato e melhor neste índice: DeepSeek V4 Flash 0731 · Solar Pro 4 · Ling-3.0-flash e 6 a mais
Sobre este modelo
Llama 3.2 1B Instruct é um modelo de IA open-weight da Meta. Você pode baixá-lo e hospedá-lo gratuitamente; os preços abaixo são os preços de lista da API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é Llama 3.2 1B Instruct?
Llama 3.2 1B 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 1 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Llama 3.2 1B Instruct é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode hospedar o Llama 3.2 1B Instruct e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.03 por milhão de tokens de entrada e $0.2 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Llama 3.2 1B Instruct?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele 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 hospedar o Llama 3.2 1B Instruct?
Sim. Llama 3.2 1B Instruct possui 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.