Llama 3.1 Instruct 8B
MetaLlamaOpen WeightLlama 3.1 Community License
Description
Llama 3.1 8B Instruct is a multilingual large language model optimized for dialogue use cases. It features a 128K context length, state-of-the-art tool use, and strong reasoning capabilities.
Date de sortie
2024-07-23
Paramètres
8.0B
Longueur du contexte
131K
Modalités
text
Radar de capacités
19
general
8
coding
14
reasoning
17
science
50
agents
0
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Classement codage | 502 | 10.0 | AA |
| Classement général | 488 | 22.0 | AA |
| Science | 523 | 16.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
30.4%Aut.
Code
HumanEvalOpenAI (2021)
72.6%Aut.
Gorilla Benchmark API Bench
8.2%Aut.
Finance
MMLU (CoT)
73.0%Aut.
MMLU
69.4%Aut.
MMLU-Pro
48.3%Aut.
General
ARC-C
83.4%Aut.
IFEvalGoogle Research (2023)
80.4%Aut.
BFCL
76.1%Aut.
MBPP EvalPlus (base)
72.8%Aut.
Multipl-E MBPP
52.4%Aut.
Multipl-E HumanEval
50.8%Aut.
Nexus
38.5%Aut.
Math
GSM-8K (CoT)
84.5%Aut.
Multilingual MGSM (CoT)
68.9%Aut.
DROP
59.5%Aut.
MATH (CoT)
51.9%Aut.
Reasoning
API-Bank
82.6%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)7.4
Coding Index(Artificial Analysis)5.4
Math Index(Artificial Analysis)4.3
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))0.5
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))0.5
Ifbench(Google Research (2023))0.3
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.3
Lcr(Artificial Analysis)0.2
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))0.2
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.1
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))0.1
Aime(MAA (Mathematical Association of America))0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.1
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))0.0
Terminalbench V2 10.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.0
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Instruction Following80
Structured Output80
Language60
Legal60
Math60
Reasoning60
Finance60
General60
Healthcare60
Tool Calling50
Code40
Physics30
Biology30
Chemistry30
Tarification
Prix d'entrée$0.02 / 1M tokens
Prix de sortie$0.05 / 1M tokens
Prix mixte (3:1)$0.028 / 1M tokens
Prix de lecture cache$0.025 / 1M tokens
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
1 fournisseurs
FournisseurEntréeSortie
1MetaPRINCIPAL
$0.02
$0.05
Comparer les prix entre différents fournisseurs API pour ce modèle.