Llama 3.1 8B Instruct

Llama 3.1 8B Instruct

MetaLLM

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...

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

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

Benchmarks

Resultados do Llama 3.1 8B Instruct nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard1.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
SciCode13.0100.0
LiveCodeBench12.0100.0
AA Coding Index4.9100.0

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro48.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR16.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Math Index4.3100.0
AIME 20254.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
HF Average23.9100.0HuggingFace Open LLM Leaderboard v2
AA Intelligence Index11.8100.0

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
IFBench29.0100.0
GPQA Diamond26.0100.0
HLE5.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench16.0100.0

Informações

Lançamento
23 de julho de 2024
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Llama 3.1 8B Instruct

O que é o Llama 3.1 8B Instruct?

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.

Preços e Custos em 2026

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).

Benchmarks e Performance

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.

Casos de Uso Recomendados

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.

Comparação com Alternativas

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.

Uso no Brasil e em Português

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.

Perguntas Frequentes

O que é o Llama 3.1 8B Instruct?

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...

Quanto custa o Llama 3.1 8B Instruct?

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.

O Llama 3.1 8B Instruct funciona em português?

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.

Como o Llama 3.1 8B Instruct se compara com outros modelos?

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.

O Llama 3.1 8B Instruct é open source?

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 →