/ 1M input token
← Vissza az AI Modell Radarra
meta-llama / meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Meta: Llama 3.1 8B Instruct
/ 1M output token
forrás szerinti maximum
SAJÁT MODELLTESZT
Ezt a modellt használja? Mérjük össze a jobb alternatívákkal.
A Meta: Llama 3.1 8B Instruct valódi alkalmassága csak az Ön adataival és feladataival dönthető el. Minőséget, sebességet és teljes költséget mérünk azonos tesztkészleten.
AI HUNGÁRIA GYORSÉRTÉKELÉS
Mit mutatnak együtt az adatok?
Fő előnyök
- Sokoldalú integráció: a metadata szerint támogatott az eszközhívás, strukturált kimenet.
- Gyakori felhasználás: a forgalmi adatok alapján leginkább fordítás és matematika feladatokra használják.
Korlátok és kompromisszumok
- Nincs összekapcsolt Intelligence Index, ezért az általános képességszint ebből az adatforrásból nem hasonlítható össze.
Az értékelés az aktuális árak, kontextusméret, képességjelölések, használati rangsor és – ahol elérhető – független benchmark alapján, a teljes modellkínálathoz viszonyítva készül.
RÉSZLETES MODELLLEÍRÁS
Mit tud a modell és mire tervezték?
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient. It has demonstrated strong performance compared to leading closed-source models in human evaluations. To read more about the model release, click here. Usage of this model is subject to Meta's Acceptable Use Policy.
MŰSZAKI ADATLAP
Architektúra és életciklus
- Modellazonosító
- meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
- Kanonikus slug
- meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
- Alias célmodell
- Nem alias
- Hugging Face azonosító
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct ↗
- Modalitás
- text->text
- Tokenizer
- Llama3
- Instruction formátum
- llama3
- Input modalitások
- text
- Output modalitások
- text
- OpenRouter context
- 131K
- Top provider context
- 131K
- Maximális output
- 118K
- Moderált végpont
- Nem
- Megjelenés
- 2024. július 23.
- Tudáslezárás
- 2023. december 31.
- Kivezetés
- Nincs adat
KÉPESSÉGEK
Forrásból igazolt támogatás
Tool callingStructured output
Támogatott API-paraméterek
Gyakorisági büntetéslogit biaslogprobsMaximális output tokenMinimum PJelenléti büntetésIsmétlési büntetésresponse formatSeedstopstructured outputsTemperaturetool choicetoolsTop Ktop logprobsTop P
TELJES ÁRAZÁS
Minden közölt díjtétel
- Input token
- $0.05 / 1M token
- Output token
- $0.08 / 1M token
- Cache-olvasás
- $0.025 / 1M token
HASZNÁLATI TREND
24 óra, 7 nap, 30 nap
24H · nincs adat7D · nincs adat30D · nincs adat
FELADATOK SZERINTI HASZNÁLAT
Milyen feladatoknál használják?
A szolgáltató anonim használati osztályozása alapján; ez használati adat, nem minőségi benchmark.
FordításÁltalános
0,8%MatematikaÁltalános
0,2%MUNKAMENET-KÖLTSÉG
Medián költség alkalmazásonként
Hermes Agent2-9-turns forduló
$0.003561ARTIFICIAL ANALYSIS
Benchmark indexek
Külső összehasonlító jelzések; a konkrét vállalati feladaton végzett mérés eredményét nem helyettesítik.
Coding 5.4
KAPCSOLÓDÓ MODELLEK
Összehasonlításra érdemes alternatívák
FORRÁS ÉS FRISSÍTÉS
Adatproveniencia
Forrásadat: OpenRouter. Normalizálás, kapcsolások és szerkesztői értelmezés: AI Hungária.
- Teljes modelladat lekérve
- Radaradatok frissítve
AI MODELLVÁLASZTÁS
Ne a név alapján válasszon modellt.
Saját feladatokon összevetjük a minőséget, késleltetést, adatvédelmi korlátokat és a teljes munkamenet-költséget.
AI-modellek összehasonlítása →Forrás: OpenRouter ↗ · Adatállapot: 2026. november 1. · Licenc: CC BY 4.0
Vizualizáció: AI Hungária · Módszertan ↗