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meta-llama

Meta: Llama 3.1 8B Instruct

meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

De acordo com sua entrada no catálogo da OpenRouter, meta-llama/llama-3.1-8b-instruct é um modelo de texto da Meta com 8 bilhões de parâmetros, ajustado para seguir instruções e pertencente à família Llama 3.1, que o catálogo descreve como rápido e eficiente. Ele é listado com uma janela de contexto ampla, corte de conhecimento no fim de 2023 e suporte a parâmetros de chamada de ferramentas e saídas estruturadas. Os dados medidos são escassos: apenas uma cifra de referência voltada a código é reportada, e uma ficha de modelo independente não estava disponível neste pacote de fontes, de modo que as afirmações dependem apenas do catálogo.[1]

Pontos fortes

  • O catálogo lista uma janela de contexto de 131.072 tokens, que pode acomodar entradas longas.[1]
  • Os parâmetros do catálogo indicam suporte a chamadas de ferramentas, escolha de ferramenta e saídas estruturadas.[1]
  • O catálogo descreve o modelo como rápido e eficiente e lista preços por token baixos.[1]

Limitações

  • Entrada e saída somente em texto; nenhuma outra modalidade é listada no catálogo.[1]
  • Corte de conhecimento em dezembro de 2023, segundo o catálogo.[1]
  • A evidência vem apenas do catálogo: não havia ficha de modelo independente e a maioria dos campos de benchmark está vazia; recomenda-se validação em cargas de trabalho reais.[1]

Onde usar

  • Pode atender a chat de alto volume ou seguimento de instruções onde um modelo instruct pequeno seja suficiente; valide com seus próprios dados.[1]
  • Opção possível para fluxos com uso de ferramentas ou saídas estruturadas, dados os parâmetros listados.[1]
  • A janela de contexto listada sugere explorar resumo ou perguntas sobre documentos longos, mediante testes.[1]

Fontes

  1. [1] OpenRouter catalog · Meta: Llama 3.1 8B InstructFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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...

Especificações

ID do modelo
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Criador
meta-llama
Adicionado ao OpenRouter
23.07.2024
Comprimento de contexto
131,072
Modalidade
text->text
Modalidades de entrada
text
Modalidades de saída
text
Preço por token
USD por 1M de tokens: entrada $0.020 / saída $0.040
Corte de conhecimento
31.12.2023
Data de expiração
—

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

TarefaNotaCapacidade declarada pela fonte
Qualidade geralSem medição—
ProgramaçãoCC — abaixo da faixa B—
AgentesSem mediçãoparâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscritaSem mediçãosaída: text
RaciocínioSem medição—
Análise de documentosSem medição—
VisãoSem medição—
Geração de imagensSem medição—
ÁudioSem medição—
VídeoSem medição—
EmbeddingsSem medição—

Avaliações

FonteBenchmarkValorNotaDados obtidos
Artificial AnalysisCoding index5.4CC — abaixo da faixa B13.11.2026
Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

  • S — S — top 10% da coorte
  • A — A — próximos 20% da coorte
  • B — B — próximos 30% da coorte
  • C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

ProvedorComprimento de contextoPreço entrada /1MPreço saída /1MLatência p50 (30m, s)Taxa p50 (30m, tok/s)Disponibilidade (30m)
DeepInfrafp8131,072$0.020$0.040——100%
Groq131,072$0.050$0.080——100%
Cloudflarefp832,000$0.152$0.287——100%
CoreWeavebf16131,072$0.220$0.220——100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.