Kann ich Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo lokal ausführen?

Nicht über diesen Eintrag – die Gewichte sind hier nicht veröffentlicht, daher nur API-Zugang. Die Basisgewichte von Llama 3.1 8B sind anderswo für lokale Nutzung verfügbar, aber diese Turbo-Variante ist eine gehostete, auf Geschwindigkeit optimierte Bereitstellung.

Was kostet es und wie lang ist das Kontextfenster?

Die API kostet 0,02 $ pro Million Eingabetokens und 0,04 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.

Worin unterscheidet sich das 8B-Modell von den 70B- und 405B-Modellen derselben Familie?

Alle drei teilen dieselbe Llama 3.1-Architektur und Kontextlänge, aber das 8B-Modell ist schneller und günstiger, hat dafür aber schwächere Fähigkeiten beim Reasoning und Befolgen von Anweisungen; die 70B- und 405B-Modelle sind die richtige Wahl, wenn Ausgabequalität wichtiger ist als Geschwindigkeit oder Preis.

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

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meta-llama | 131.072 Token Kontext | $0,02/M Eingabe, $0,04/M Ausgabe. Meta hat die Meta Llama 3.1 Familie großer Sprachmodelle (LLMs) entwickelt und veröffentlicht, eine Sammlung vortrainierter und instruktionstuned generativer Textmodelle in den Größen 8B, 70B und 405B.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo ist das kleinste und schnellste Mitglied der Meta Llama 3.1-Familie, das über API zu nahezu vernachlässigbaren Kosten bereitgestellt wird. Es verarbeitet ein Kontextfenster von 131.072 Tokens, was für seine Größenklasse großzügig ist. Wenn Sie schnelle, günstige Textgenerierung benötigen und die Kompromisse eines 8B-Modells akzeptieren können, ist dies ein praktischer Arbeitspferd.

Bekannt für

Extrem niedrige API-Kosten: 0,02 $ pro Million Eingabetokens, 0,04 $ pro Million Ausgabetokens.
131.072 Tokens Kontextfenster, ungewöhnlich groß für ein Modell dieser Größe.
Teil einer Familie mit 8B, 70B und 405B, Skalierung ist also einfach.
Turbo-Bereitstellung optimiert für Geschwindigkeit statt reine Leistungsfähigkeit.

Achte auf

Gewichte sind in diesem Eintrag nicht offen, daher sind Sie an den API-Anbieter gebunden.
Ein 8B-Modell stößt bei Reasoning und Befolgung von Anweisungen an Grenzen, die die 70B- und 405B-Geschwister besser bewältigen.
Meta hat hier keine Lizenzbedingungen veröffentlicht; vor kommerzieller Nutzung prüfen.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Langes Dokument zusammenfassen

Hier ist ein langer Artikel. Gib mir eine Zusammenfassung in fünf Stichpunkten und danach eine einprägsame Erklärung in einem Absatz, geeignet für jemanden ohne Branchenkenntnisse. Halte beide Abschnitte zusammen unter 200 Wörter. [Füge hier deinen Artikel ein]

Schnelle Antwort formulieren

Ich habe diese E-Mail von einem Kunden erhalten, der fragt, warum seine Bestellung verspätet ist. Schreibe eine professionelle, aber herzliche Antwort in unter 100 Wörtern. Erkenne die Frustration an, gib einen kurzen ehrlichen Grund (Lieferkettenproblem) und biete 10 % Rabatt auf die nächste Bestellung an. [Füge hier die E-Mail ein]

Strukturierte Daten extrahieren

Lies den folgenden unstrukturierten Textblock und extrahiere alle Personennamen, deren Berufsbezeichnung und die Firma, für die sie arbeiten. Gib die Ergebnisse als JSON-Array mit den Schlüsseln name, title, company zurück. Falls ein Feld fehlt, verwende null. Sarah Chen, VP of Engineering bei Northgate Systems, traf sich mit Tom Okafor, einem freiberuflichen Berater, und Dr. Priya Nair von Helios Biotech.

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 8B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.05/M Eingabe, $0.08/M Ausgabe
Llama 3.2 1B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
60,000 Token Kontext · $0.03/M Eingabe, $0.20/M Ausgabe
Meta Llama 3 8B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
8,192 Token Kontext · $0.03/M Eingabe, $0.04/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo lokal ausführen?: Nicht über diesen Eintrag – die Gewichte sind hier nicht veröffentlicht, daher nur API-Zugang. Die Basisgewichte von Llama 3.1 8B sind anderswo für lokale Nutzung verfügbar, aber diese Turbo-Variante ist eine gehostete, auf Geschwindigkeit optimierte Bereitstellung.
Was kostet es und wie lang ist das Kontextfenster?: Die API kostet 0,02 $ pro Million Eingabetokens und 0,04 $ pro Million Ausgabetokens, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.
Worin unterscheidet sich das 8B-Modell von den 70B- und 405B-Modellen derselben Familie?: Alle drei teilen dieselbe Llama 3.1-Architektur und Kontextlänge, aber das 8B-Modell ist schneller und günstiger, hat dafür aber schwächere Fähigkeiten beim Reasoning und Befolgen von Anweisungen; die 70B- und 405B-Modelle sind die richtige Wahl, wenn Ausgabequalität wichtiger ist als Geschwindigkeit oder Preis.

Captain's Urteil
Bei zwei Cent pro Million Tokens und 128k Kontext ist dies das Modell, das Sie wählen, wenn Volumen und Geschwindigkeit wichtiger sind als Tiefe.

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.

Wie man installiert

Wie man Ollama installiert und eine lokale KI betreibt (Windows, Mac, Linux)

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