meta-llama

Meta: Llama 3.2 3B Instruct

meta-llama/llama-3.2-3b-instruct

Nossa análise

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

O catálogo do OpenRouter descreve meta-llama/llama-3.2-3b-instruct como um modelo multilíngue de instrução da Meta, com 3 bilhões de parâmetros, entrada e saída de texto, voltado a diálogo, raciocínio e sumarização. Ele informa janela de contexto de 131.072 tokens, corte de conhecimento em dezembro de 2023 e controles de API como penalidades de amostragem, logprobs, sementes, sequências de parada e saídas estruturadas. São características declaradas pelo catálogo; este pacote não inclui ficha independente nem medições de desempenho, portanto o comportamento real deve ser validado na carga de trabalho pretendida.[1]

Pontos fortes

O catálogo apresenta um modelo de instrução multilíngue e somente textual com 3 bilhões de parâmetros; sua descrição cita diálogo, raciocínio e sumarização.[1]
A janela de contexto informada de 131.072 tokens pode acomodar prompts longos, sujeita a validação na carga de trabalho.[1]
Os parâmetros de API informados incluem saídas estruturadas, logprobs, semente, stop e vários controles de amostragem.[1]

Limitações

Toda a evidência vem do catálogo do OpenRouter; uma ficha de modelo independente não estava disponível neste pacote de fontes.[1]
Não foram fornecidos resultados medidos nem benchmarks, portanto qualidade, latência, confiabilidade e custo-benefício permanecem não verificados para qualquer carga de trabalho.[1]
O campo de raciocínio é nulo embora a descrição mencione raciocínio; entradas e saídas documentadas são somente texto, enquanto licença, requisitos de hardware e garantias de segurança não são especificados.[1]

Onde usar

Prototipar assistentes multilíngues ou fluxos de chat textual em que um modelo de 3 bilhões de parâmetros e somente texto seja aceitável; comparar respostas antes da produção.[1]
Sumarizar ou redigir com prompts extensos que possam se beneficiar da janela de contexto informada, com testes de recuperação e coerência.[1]
Extração ou geração de texto com formato usando o parâmetro informado de saídas estruturadas, com verificação de conformidade ao esquema.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Meta: Llama 3.2 3B 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 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...

Especificações

ID do modelo: meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
Criador: meta-llama
Adicionado ao OpenRouter: 25.09.2024
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 $0.050 / saída $0.330
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.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs
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)
Parasailbf16	131,072	$0.050	$0.330	—	—	100%
Cloudflare	80,000	$0.051	$0.335	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.