Meta • LLM
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...
Context Window
16K tokens
Preço Input/1M
$0.10
Preço Output/1M
$0.10
Parâmetros
—
Velocidade
213 tok/s
Latência (TTFT)
467ms
Max Output
16K tokens
Resultados do Llama 3.1 8B Instruct nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 1.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| SciCode | 13.0 | 100.0 | — |
| LiveCodeBench | 12.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 4.9 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 48.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 16.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Math Index | 4.3 | 100.0 | — |
| AIME 2025 | 4.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| HF Average | 23.9 | 100.0 | HuggingFace Open LLM Leaderboard v2 |
| AA Intelligence Index | 11.8 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| IFBench | 29.0 | 100.0 | — |
| GPQA Diamond | 26.0 | 100.0 | — |
| HLE | 5.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 16.0 | 100.0 | — |
O Llama 3.1 8B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Meta, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 16K tokens, é adequado para processamento de documentos curtos e prompts diretos.
O Llama 3.1 8B Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 0.1/1M tokens de input e US$ 0.1/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Llama 3.1 8B Instruct em reais fica em torno de R$ 0.62/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Llama 3.1 8B Instruct foi avaliado em 14 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Llama 3.1 8B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Llama 3.1 8B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. Como modelo open source, compete com Qwen (Alibaba), Mistral e DeepSeek, além dos modelos proprietários como GPT, Claude e Gemini. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Llama 3.1 8B Instruct suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
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...
O Llama 3.1 8B Instruct custa US$ 0.1/1M tokens de input e US$ 0.1/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Llama 3.1 8B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Llama 3.1 8B Instruct obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 1/100, SciCode: 13/100, LiveCodeBench: 12/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o Llama 3.1 8B Instruct é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 29 de maio de 2026 • Ver metodologia →