meta-llama
Meta: Llama 3.2 3B Instruct
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter describe meta-llama/llama-3.2-3b-instruct como un modelo multilingüe de instrucciones de Meta, con 3.000 millones de parámetros, entrada de texto y salida de texto, orientado a diálogo, razonamiento y resumen. Informa una ventana de contexto de 131.072 tokens, un corte de conocimiento de diciembre de 2023 y controles de API como penalizaciones de muestreo, logprobs, semillas, secuencias de parada y salidas estructuradas. Son características declaradas por el catálogo; este paquete no incluye una ficha independiente ni mediciones de rendimiento, por lo que conviene validarlo con la carga de trabajo prevista.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo presenta un modelo de instrucción multilingüe y solo de texto con 3.000 millones de parámetros; su descripción menciona diálogo, razonamiento y resumen.[1]
- La ventana de contexto declarada de 131.072 tokens puede admitir prompts largos, sujeta a validación con la carga de trabajo.[1]
- Los parámetros de API declarados incluyen salidas estructuradas, logprobs, semilla, stop y varios controles de muestreo.[1]
Limitaciones
- La evidencia procede por completo del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
- No se aportan resultados medidos ni benchmarks, por lo que la calidad, la latencia, la fiabilidad y la relación coste-beneficio siguen sin verificarse para cualquier carga de trabajo.[1]
- El indicador de razonamiento es nulo aunque la descripción menciona razonamiento; las entradas y salidas documentadas son solo texto, mientras que licencia, requisitos de hardware y garantías de seguridad no están especificados.[1]
Dónde utilizarlo
- Prototipar asistentes multilingües o flujos de chat de texto donde sea aceptable un modelo de 3.000 millones de parámetros y solo texto; comparar respuestas antes de producción.[1]
- Resumir o redactar sobre prompts extensos que podrían beneficiarse de la ventana de contexto declarada, con pruebas de recuperación y coherencia.[1]
- Extracción o generación de texto con formato mediante el parámetro declarado de salidas estructuradas, validando el cumplimiento del esquema.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Meta: Llama 3.2 3B InstructFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Llama 3.2 3B is a 3-billion-parameter multilingual large language model, optimized for advanced natural language processing tasks like dialogue generation, reasoning, and summarization. Designed with the latest transformer architecture, it...
Especificaciones
- ID del modelo
- meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
- Creador
- meta-llama
- Añadido a OpenRouter
- 25.09.2024
- Longitud de contexto
- 131,072
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / salida $0.330
- Corte de conocimiento
- 31.12.2023
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Parasailbf16 | 131,072 | $0.050 | $0.330 | — | — | 100% |
| Cloudflare | 80,000 | $0.051 | $0.335 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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