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Meta: Llama 3.2 1B Instruct

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

Nossa análise

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

Segundo sua listagem no catálogo da OpenRouter, meta-llama/llama-3.2-1b-instruct é o Llama 3.2 1B Instruct da Meta, um modelo somente de texto que a listagem descreve como um sistema de 1 bilhão de parâmetros voltado a tarefas eficientes de linguagem natural, como sumarização, diálogo e análise de texto multilíngue. O catálogo informa uma janela de contexto de 60.000 tokens e corte de conhecimento no fim de 2023. Este perfil baseia-se apenas em dados do catálogo; o pacote de fontes não incluiu um model card independente nem resultados medidos de benchmarks.[1]

Pontos fortes

Design compacto de 1 bilhão de parâmetros que a listagem da OpenRouter posiciona para processamento eficiente de linguagem.[1]
O catálogo reporta uma janela de contexto de 60.000 tokens.[1]
A descrição da fonte destaca sumarização, diálogo e análise de texto multilíngue como áreas de foco.[1]

Limitações

A evidência limita-se ao catálogo da OpenRouter; o pacote não incluiu um model card independente nem benchmarks, portanto as capacidades reportadas exigem validação em cargas de trabalho reais.[1]
O catálogo indica entrada e saída somente de texto, além de um corte de conhecimento em 31 de dezembro de 2023.[1]
A listagem mostra uma data de expiração no fim de novembro de 2026, portanto a disponibilidade nesta rota pode mudar.[1]

Onde usar

Protótipos leves de sumarização ou diálogo, conforme o foco descrito no catálogo; valide primeiro na sua própria carga de trabalho.[1]
Análise de texto multilíngue onde se prefira um modelo pequeno.[1]
Implantações sensíveis a custo ou latência, dado o tamanho reduzido informado pelo catálogo.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Meta: Llama 3.2 1B InstructFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

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

Llama 3.2 1B is a 1-billion-parameter language model focused on efficiently performing natural language tasks, such as summarization, dialogue, and multilingual text analysis. Its smaller size allows it to operate...

Especificações

ID do modelo: meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
Criador: meta-llama
Adicionado ao OpenRouter: 25.09.2024
Comprimento de contexto: 60,000
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.027 / saída $0.201
Corte de conhecimento: 31.12.2023
Data de expiração: 20.11.2026

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.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

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.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Cloudflare	60,000	$0.027	$0.201	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.