Kan ik Llama 3.2 1B lokaal draaien?

Ja, de gewichten zijn open en beschikbaar op Hugging Face. Met één miljard parameters is het een van de makkelijkste modellen om lokaal te draaien, ook op CPU-only machines met bescheiden RAM.

Wat kost het en hoe lang is het contextvenster?

Via API kost het $0,03 per miljoen inputtokens en $0,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 60.000 tokens.

Hoe verhoudt de 1B zich tot de 3B in dezelfde familie?

De 1B is kleiner, sneller en goedkoper, waardoor het beter geschikt is voor edge deployment en lichte taken met hoog volume; de 3B biedt meer ruimte voor genuanceerd taalwerk tegen een bescheiden toename in resourcekosten.

Llama 3.2 1B Instruct

2623°

#llm #meta-llama #samenvatten #meertalig #chat #lokaal

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Meta | 60.000 token context | $0.03/M input, $0.20/M output. Llama 3.2 1B is een taalmodel met 1 miljard parameters, gericht op het efficiënt uitvoeren van natuurlijke taal taken zoals samenvatten, dialoog en meertalige tekstanalyse. Door de kleinere omvang kan het efficiënt werken in omgevingen met beperkte middelen, terwijl het sterke taakprestaties behoudt. Het ondersteunt acht kern-talen en is fijn af te stemmen voor meer talen. Llama 1.3B is ideaal voor bedrijven of ontwikkelaars die lichte maar krachtige AI-oplossingen zoeken die in diverse meertalige omgevingen kunnen functioneren zonder de hoge rekenkundige eisen van grotere modellen. Klik hier voor de originele modelkaartOpens in new tab. Gebruik van dit model is onderhevig aan Meta's Acceptable Use PolicyOpens in new tab.

Gidsen voor dit model

Ollama vs LM Studio (2026): welke lokale AI-app gebruik je, en welke topmodellen draaien ze

Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Llama 3.2 1B Instruct is Meta's kleinste Llama 3.2-tekstmodel, met één miljard parameters en open gewichten die je kunt downloaden en lokaal draaien. Het ondersteunt acht talen, past op zeer bescheiden hardware en kost bijna niets via API. Als je een snel, goedkoop model nodig hebt voor samenvatten, dialoog of lichte meertalige taken zonder diep redeneren, is dit het bekijken waard.

Bekend om

Draait op hardware met weinig middelen waar grotere modellen simpelweg niet passen.
Ondersteunt acht kern-talen out of the box, fijn af te stemmen voor meer.
Open gewichten: download, host zelf of quantiseer zoals je wilt.
API-prijzen behoren tot de goedkoopste voor een capabel instructiemodel.
Stevig in samenvatten en dialoog voor zijn grootteklasse.

Let op

Één miljard parameters betekent echte beperkingen bij complex redeneren, coderen en meerstaps taken.
Gebruik valt onder Meta's Acceptable Use Policy, geen volledig permissieve open-source licentie.
60.000-token context is adequaat maar valt net onder de lange-context categorie.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Vat een supportthread samen

Hier is een e-mailthread van klantenservice. Schrijf een samenvatting van drie zinnen die het kernprobleem van de klant, wat geprobeerd is en de huidige status weergeeft. Houd het feitelijk en eenvoudig. Thread: Een klant meldde dat zijn account was geblokkeerd na drie mislukte inlogpogingen. Support heeft het wachtwoord twee keer gereset, maar de blokkade kwam terug. Het probleem is onopgelost en geëscaleerd naar het beveiligingsteam.

Vertaal en vereenvoudig

Vertaal de volgende Engelse alinea naar het Frans en herschrijf de Franse versie vervolgens in eenvoudigere taal, geschikt voor een algemeen publiek zonder technische achtergrond. Alinea: De authenticatieservice valideert bearer tokens tegen een roterende sleutelopslag en wijst elk token af waarvan de handtekening niet overeenkomt met de huidige of direct voorafgaande sleutel.

Lichte dialoogagent

Je bent een behulpzame receptiemedewerker voor een kleine tandartspraktijk. Een patiënt stuurt je: 'Hoi, ik wil mijn schoonmaakafspraak van donderdag verzetten naar ergens volgende week, bij voorkeur 's ochtends. Moet ik ook iets speciaals doen voor de schoonmaak?' Reageer natuurlijk, bevestig wat je kunt doen en beantwoord kort de vraag.

Vergelijk met

Llama 3.2 3B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.05/M invoer, $0.33/M uitvoer
Llama 3.1 70B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.40/M invoer, $0.40/M uitvoer
Llama Guard 4 12B
Model met open gewichten
163,840 token context · $0.18/M invoer, $0.18/M uitvoer
Llama 3.3 70B Instruct
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.10/M invoer, $0.32/M uitvoer

Meer tekstmodellen van meta-llama

Veelgestelde vragen

Kan ik Llama 3.2 1B lokaal draaien?: Ja, de gewichten zijn open en beschikbaar op Hugging Face. Met één miljard parameters is het een van de makkelijkste modellen om lokaal te draaien, ook op CPU-only machines met bescheiden RAM.
Wat kost het en hoe lang is het contextvenster?: Via API kost het $0,03 per miljoen inputtokens en $0,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 60.000 tokens.
Hoe verhoudt de 1B zich tot de 3B in dezelfde familie?: De 1B is kleiner, sneller en goedkoper, waardoor het beter geschikt is voor edge deployment en lichte taken met hoog volume; de 3B biedt meer ruimte voor genuanceerd taalwerk tegen een bescheiden toename in resourcekosten.

Oordeel van de kapitein
Het juiste gereedschap als hardware of budget beperkt is en de taak echt eenvoudig is — vraag het niet om ingewikkeld te redeneren.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Llama 3.2 1B Instruct is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm meta-llama samenvatten meertalig chat lokaal budget

Bladeren op modelfamilie