ME
Llama 3.1 Instruct 8B
Metatextproprietary
Модель Llama 3.1 Instruct 8B от Meta с индексом интеллекта 6.9. Контекстное окно — 128 тыс. токенов, скорость вывода около 0 токенов/с. Стоимость — $0.02 за 1М входных и $0.05 за 1М выходных токенов.
Ключевые метрикиоценка
AIKraft Index6.9#494 из 642
Контекст128kтокенов
Output speed0.0 t/sизмерено
TTFT0.0 sизмерено
Blended цена₽2$0.03 / 1M
МодальностьТекстоваябез рассуждения
Обзор
Llama 3.1 Instruct 8B — модель от Meta. Подходит для генерации и обработки текста, диалоговых сценариев и прикладных задач с невысокой задержкой.
Контекстное окно — 128 тыс. токенов, скорость вывода — ~0 токенов/с. Композитный индекс интеллекта — 6.9 из 100 — #490 из 640 в рейтинге AIKraft. Доступ из РФ — через сторонние прокси-сервисы. Цена — $0.02 за 1M входных и $0.05 за 1M выходных токенов.
Бенчмарки
Результаты на эвалах
Coding Index: 5.4Math Index: 4.3
| Бенчмарк | Значение |
|---|---|
| MATH-500 | 51.9% |
| MMLU-Pro | 47.6% |
| IFBench | 28.6% |
| GPQA Diamond | 25.9% |
| LCR | 18% |
| τ²-bench | 16.4% |
| LiveCodeBench | 11.6% |
| AIME | 7.7% |
| HLE | 5.3% |
| AIME '25 | 4.3% |
| Terminal-Bench v2.1 | 1.5% |
| Terminal-Bench Hard | 0.8% |
6.9/ 100место в рейтинге#494
композитный индекс · вклад эвалов
взвешенная композиция реальных эваловметодология →
Производительность и цена
Скорость, стоимость и положение на Pareto-фронте
скорость и TTFT — измеренные значения, не заявленные вендором
Скорость
0.0 t/s
Output speed
0.0 s
TTFT
Контекстное окно
128k заявленный контекст
Цена за 1M токенов
Input входные$0.02₽2
Output выходные$0.05₽4
Blended 3:1$0.03₽2
курс ЦБ РФ · $1 = ₽84.1
Калькулятор стоимости в ₽
M ток.
M ток.
≈ стоимость в месяц—
Pareto-фронт среди соседей
Llama 3.1 Instruct 8B
соседи
пунктир — Pareto-граница
Сравнения и подборки
Прямые сравнения с конкурентами и подборки, в которые входит Llama 3.1 Instruct 8B
Нужна эта модель в вашей компании?
Развернём её (self-host или API), подключим под ваши задачи и обучим команду. Бесплатный ИИ-аудит — 30 минут.
Сравнение
Похожие модели
ближайшие по AIKraft Index · radar по реальным эвалам
| Модель | Index | Код | Контекст | Цена $/1M | Скорость |
|---|---|---|---|---|---|
| OP GPT-4 Turbo | 7 | 22 | 128k | $15 | 0 |
| CO Command A | 7 | — | 256k | $4.38 | 60 |
| NV Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B | 6.9 | — | 128k | $1.2 | 162 |
| AL Qwen3.5 2B | 6.9 | 3 | 262k | $0 | 0 |
| ME Llama 3.1 Instruct 8B | 6.9 | 5 | 128k | $0.03 | 0 |
| AL Qwen2.5 Instruct 32B | 6.9 | — | 128k | $0 | 0 |
| SP Grok Beta | 6.9 | — | 128k | $0 | 0 |
| MI Mistral Large 2 | 6.8 | — | 128k | $3 | 0 |
| NV NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B | 6.8 | — | 1m | $0.09 | 177 |
Llama 3.1 Instruct 8B6.9
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B6.9
Qwen3.5 2B6.9
Новости и материалы
Связанные новости и разборы
упоминания Llama 3.1 Instruct 8B в ленте и материалах редакции
Статьи блога
разборы
Статья
Прунинг LLM как физик: оптимизация через модель Изинга
Статья
Сборка llama.cpp: CUDA, Metal, ROCm, Vulkan — гайд
Статья
NVIDIA vs Apple Silicon: кто быстрее генерирует LLM?
Статья
NVIDIA vs Apple Silicon: Реальные тесты LLM в llama.cpp
Статья