Могу ли я запустить Llama 3.2 1B локально?

Да, веса открыты и доступны на Hugging Face. При одном миллиарде параметров это одна из самых простых моделей для локального запуска, включая машины только с CPU и скромным объёмом ОЗУ.

Сколько стоит и какой размер контекста?

Через API — $0.03 за миллион входных токенов и $0.20 за миллион выходных, с контекстным окном в 60 000 токенов.

Чем 1B отличается от 3B в той же семье?

1B меньше, быстрее и дешевле, лучше подходит для edge-развёртывания и лёгких задач с большим объёмом; 3B даёт больше возможностей для тонкой работы с языком при умеренном увеличении ресурсов.

Llama 3.2 1B Instruct

2623°

#llm #meta-llama #резюме #многоязычность #чат #локально

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Meta | 60,000 токенов контекста | $0.03/M вход, $0.20/M выход. Llama 3.2 1B — языковая модель с 1 миллиардом параметров, ориентированная на эффективное выполнение задач обработки естественного языка, таких как суммирование, диалог и многоязычный анализ текста. Небольшой размер позволяет эффективно работать в условиях ограниченных ресурсов при сохранении высокой производительности. Поддерживает восемь основных языков и может быть донастроена для других. Идеальна для бизнеса или разработчиков, ищущих легковесные, но мощные AI-решения, способные работать в многоязычных средах без высокой вычислительной нагрузки больших моделей. Оригинальная карта модели здесьOpens in new tab. Использование регулируется Политикой приемлемого использования MetaOpens in new tab.

Руководства по этой модели

Ollama против LM Studio (2026): какое локальное AI-приложение выбрать и какие топ-модели они поддерживают

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Llama 3.2 1B Instruct — самая маленькая текстовая модель Llama 3.2 от Meta с одним миллиардом параметров и открытыми весами, которые можно скачать и запустить локально. Поддерживает восемь языков, подходит для очень скромного оборудования и почти не стоит через API. Если вам нужна быстрая, дешевая модель для суммирования, диалогов или лёгкой многоязычной работы без глубокого рассуждения, стоит обратить внимание.

Известен

Работает на малоресурсном оборудовании, где большие модели просто не помещаются.
Восемь основных языков поддерживаются из коробки, можно дообучить для большего числа.
Открытые веса: скачивайте, запускайте самостоятельно или квантизируйте по желанию.
Цена API — одна из самых низких для способной модели с инструкциями.
Хороша для суммирования и диалогов в своём классе по размеру.

Остерегайтесь

Один миллиард параметров накладывает реальные ограничения на сложное рассуждение, кодирование и многошаговые задачи.
Использование регулируется Политикой приемлемого использования Meta, а не полностью свободной лицензией с открытым исходным кодом.
Контекст в 60 000 токенов достаточен, но уступает моделям с длинным контекстом.

Лучше всего подходит для

Подсказки для проб

Суммировать переписку поддержки

Вот переписка службы поддержки. Напишите трёхпредложенческое резюме, которое отражает основную проблему клиента, что было предпринято и текущий статус. Держите стиль фактическим и простым. Переписка: Клиент сообщил, что его аккаунт заблокирован после трёх неудачных попыток входа. Поддержка дважды сбросила пароль, но блокировка повторилась. Проблема не решена и передана в команду безопасности.

Перевести и упростить

Переведите следующий абзац с английского на французский, затем перепишите французскую версию более простым языком, подходящим для широкой аудитории без технической подготовки. Абзац: Сервис аутентификации проверяет токены носителя по вращающемуся хранилищу ключей, отклоняя любой токен, подпись которого не совпадает с текущим или предыдущим ключом.

Лёгкий диалоговый агент

Вы — полезный администратор ресепшн небольшой стоматологической клиники. Пациент пишет: «Здравствуйте, мне нужно перенести мой приём на чистку с четверга на следующую неделю, желательно утром. Нужно ли что-то особенное перед чисткой?» Ответьте естественно, подтвердите, что можете сделать, и кратко ответьте на вопрос.

Сравнить с

Llama 3.2 3B Instruct
Модель с открытыми весами
контекст из 131,072 токенов · $0.05/M вход, $0.33/M выход
Llama 3.1 70B Instruct
Модель с открытыми весами
контекст из 131,072 токенов · $0.40/M вход, $0.40/M выход
Llama Guard 4 12B
Модель с открытыми весами
контекст из 163,840 токенов · $0.18/M вход, $0.18/M выход
Llama 3.3 70B Instruct
Модель с открытыми весами
контекст из 131,072 токенов · $0.10/M вход, $0.32/M выход

Больше текстовых моделей от meta-llama

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я запустить Llama 3.2 1B локально?: Да, веса открыты и доступны на Hugging Face. При одном миллиарде параметров это одна из самых простых моделей для локального запуска, включая машины только с CPU и скромным объёмом ОЗУ.
Сколько стоит и какой размер контекста?: Через API — $0.03 за миллион входных токенов и $0.20 за миллион выходных, с контекстным окном в 60 000 токенов.
Чем 1B отличается от 3B в той же семье?: 1B меньше, быстрее и дешевле, лучше подходит для edge-развёртывания и лёгких задач с большим объёмом; 3B даёт больше возможностей для тонкой работы с языком при умеренном увеличении ресурсов.

Вердикт капитана
Правильный инструмент, когда ограничены ресурсы или бюджет, и задача действительно простая — не просите её о сложных рассуждениях.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Как складывается этот рейтинг

У этой модели пока нет данных о популярности ни из одного источника, поэтому ей присвоено временное число ниже 7,000°, чтобы списки оставались полными. Она никогда не будет выше модели с реальными данными. Разбор появится здесь, как только источник предоставит данные.

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Llama 3.2 1B Instruct — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm meta-llama резюме многоязычность чат локально бюджет

Обзор по семействам моделей