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AITier

Llama 3.1 Instruct 8B

MetaLlamaओपन वेटLlama 3.1 Community License

विवरण

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.

रिलीज़ तिथि
2024-07-23
पैरामीटर
8.0B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

19
general
8
coding
14
reasoning
17
science
50
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग506
10.0
AA
सामान्य रैंकिंग492
22.0
AA
विज्ञान528
16.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)30.4%स्वयं

Code

HumanEvalOpenAI (2021)72.6%स्वयं
Gorilla Benchmark API Bench8.2%स्वयं

Finance

MMLU (CoT)73.0%स्वयं
MMLU69.4%स्वयं
MMLU-Pro48.3%स्वयं

General

ARC-C83.4%स्वयं
IFEvalGoogle Research (2023)80.4%स्वयं
BFCL76.1%स्वयं
MBPP EvalPlus (base)72.8%स्वयं
Multipl-E MBPP52.4%स्वयं
Multipl-E HumanEval50.8%स्वयं
Nexus38.5%स्वयं

Math

GSM-8K (CoT)84.5%स्वयं
Multilingual MGSM (CoT)68.9%स्वयं
DROP59.5%स्वयं
MATH (CoT)51.9%स्वयं

Reasoning

API-Bank82.6%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(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 1
0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Structured Output
80
Instruction Following
80
Legal
60
Math
60
Reasoning
60
Language
60
Finance
60
General
60
Healthcare
60
Tool Calling
50
Code
40
Physics
30
Biology
30
Chemistry
30

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.02 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.05 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.028 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.025 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

1 प्रदाता

प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Metaप्राथमिक
$0.02
$0.05

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis