Kann ich Llama 3.2 1B lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face verfügbar. Mit einer Milliarde Parametern ist es eines der einfachsten Modelle für den lokalen Betrieb, auch auf reinen CPU-Maschinen mit bescheidenem RAM.

Was kostet es und wie groß ist das Kontextfenster?

Über die API kostet es $0,03 pro Million Eingabetokens und $0,20 pro Million Ausgabetokens, mit einem 60.000-Token Kontextfenster.

Wie unterscheidet sich das 1B vom 3B Modell derselben Familie?

Das 1B ist kleiner, schneller und günstiger, besser geeignet für Edge-Deployment und leichte Aufgaben mit hohem Volumen; das 3B bietet mehr Spielraum für nuancierte Sprachaufgaben bei moderat höherem Ressourcenverbrauch.

Llama 3.2 1B Instruct

2623°

#llm #meta-llama #zusammenfassung #mehrsprachig #chat #lokal

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Meta | 60.000 Token Kontext | $0.03/M Eingabe, $0.20/M Ausgabe. Llama 3.2 1B ist ein 1-Milliarden-Parameter-Sprachmodell, das sich auf effiziente Ausführung natürlicher Sprachaufgaben wie Zusammenfassung, Dialog und mehrsprachige Textanalyse konzentriert. Seine kleinere Größe ermöglicht einen effizienten Betrieb in ressourcenarmen Umgebungen bei gleichzeitig starker Aufgabenleistung. Es unterstützt acht Kernsprachen und ist für weitere Sprachen feinabstimmbar. Llama 1.3B ist ideal für Unternehmen oder Entwickler, die leichte, aber leistungsstarke KI-Lösungen suchen, die in vielfältigen mehrsprachigen Umgebungen ohne den hohen Rechenaufwand größerer Modelle arbeiten können. Hier klicken für die originale Model CardOpens in new tab. Die Nutzung dieses Modells unterliegt Metas Acceptable Use PolicyOpens in new tab.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Llama 3.2 1B Instruct ist Metas kleinstes Llama 3.2 Textmodell mit einer Milliarde Parametern und offenen Gewichten, die du herunterladen und lokal ausführen kannst. Es unterstützt acht Sprachen, passt auf sehr bescheidene Hardware und kostet über die API fast nichts. Wenn du ein schnelles, günstiges Modell für Zusammenfassungen, Dialoge oder leichte mehrsprachige Aufgaben brauchst und keine tiefgehende Logik, lohnt sich ein Blick darauf.

Bekannt für

Läuft auf ressourcenschwacher Hardware, wo größere Modelle nicht passen.
Unterstützt acht Kernsprachen ab Werk, feinjustierbar für mehr.
Offene Gewichte: herunterladen, selbst hosten oder quantisieren wie gewünscht.
API-Preise gehören zu den günstigsten für ein fähiges Instruct-Modell.
Solide bei Zusammenfassung und Dialog für seine Größenklasse.

Achte auf

Eine Milliarde Parameter bedeutet echte Grenzen bei komplexem Denken, Programmieren und mehrstufigen Aufgaben.
Nutzung unterliegt Metas Acceptable Use Policy, keine vollständig freie Open-Source-Lizenz.
60.000-Token Kontext ist ausreichend, aber kein Langzeit-Kontextmodell.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Einen Support-Verlauf zusammenfassen

Hier ist ein Kunden-Support-E-Mail-Verlauf. Schreibe eine dreisätzige Zusammenfassung, die das Kernproblem des Kunden, die unternommenen Schritte und den aktuellen Status erfasst. Halte es sachlich und einfach. Verlauf: Ein Kunde meldete, dass sein Konto nach drei fehlgeschlagenen Login-Versuchen gesperrt wurde. Der Support hat das Passwort zweimal zurückgesetzt, aber die Sperrung trat erneut auf. Das Problem ist ungelöst und wurde an das Sicherheitsteam eskaliert.

Übersetzen und vereinfachen

Übersetze den folgenden englischen Absatz ins Französische und schreibe die französische Version dann in einfacherer Sprache für ein allgemeines Publikum ohne technischen Hintergrund um. Absatz: Der Authentifizierungsdienst validiert Bearer-Tokens gegen einen rotierenden Schlüssel-Speicher und lehnt jedes Token ab, dessen Signatur nicht mit dem aktuellen oder unmittelbar vorherigen Schlüssel übereinstimmt.

Leichter Dialog-Agent

Du bist eine hilfsbereite Empfangsassistentin in einer kleinen Zahnarztpraxis. Ein Patient schreibt: 'Hallo, ich muss meinen Reinigungstermin von Donnerstag auf nächste Woche verschieben, möglichst morgens. Muss ich vor der Reinigung etwas Besonderes beachten?' Antworte natürlich, bestätige, was du tun kannst, und beantworte die Frage kurz.

Vergleichen mit

Llama 3.2 3B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.05/M Eingabe, $0.33/M Ausgabe
Llama 3.1 70B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.40/M Eingabe, $0.40/M Ausgabe
Llama Guard 4 12B
Modell mit offenen Gewichten
163,840 Token Kontext · $0.18/M Eingabe, $0.18/M Ausgabe
Llama 3.3 70B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.32/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Llama 3.2 1B lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind offen und auf Hugging Face verfügbar. Mit einer Milliarde Parametern ist es eines der einfachsten Modelle für den lokalen Betrieb, auch auf reinen CPU-Maschinen mit bescheidenem RAM.
Was kostet es und wie groß ist das Kontextfenster?: Über die API kostet es $0,03 pro Million Eingabetokens und $0,20 pro Million Ausgabetokens, mit einem 60.000-Token Kontextfenster.
Wie unterscheidet sich das 1B vom 3B Modell derselben Familie?: Das 1B ist kleiner, schneller und günstiger, besser geeignet für Edge-Deployment und leichte Aufgaben mit hohem Volumen; das 3B bietet mehr Spielraum für nuancierte Sprachaufgaben bei moderat höherem Ressourcenverbrauch.

Captain's Urteil
Das richtige Werkzeug, wenn Hardware oder Budget knapp sind und die Aufgabe wirklich einfach ist – bitte keine komplexen Denkaufgaben stellen.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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