کیا میں Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo کو لوکل چلا سکتا ہوں؟

اس لسٹنگ کے ذریعے نہیں — ویٹس یہاں شائع نہیں کیے گئے، لہٰذا رسائی صرف API کے ذریعے ہے۔ بنیادی Llama 3.1 8B ویٹس کہیں اور دستیاب ہیں لوکل استعمال کے لیے، لیکن یہ Turbo ورژن ایک ہوسٹڈ، رفتار کے لیے بہتر بنایا گیا کنفیگریشن ہے۔

اس کی قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ ونڈو کتنی لمبی ہے؟

API کی قیمت فی ملین ان پٹ ٹوکن $0.02 اور فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکن $0.04 ہے، اور کانٹیکسٹ ونڈو 131,072 ٹوکن کی ہے۔

8B ماڈل 70B اور 405B سے کیسے مختلف ہے؟

تینوں میں ایک ہی Llama 3.1 آرکیٹیکچر اور کانٹیکسٹ لمبائی ہے، لیکن 8B تیز اور سستا ہے مگر استدلال اور ہدایات پر عمل کرنے میں کمزور ہے؛ جب آؤٹ پٹ معیار رفتار یا قیمت سے زیادہ اہم ہو تو 70B اور 405B بہتر انتخاب ہیں۔

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

2249°

#llm #meta-llama #چیٹ #تیز #بجٹ #خلاصہ

DeepInfra کھولیں

meta-llama | 131,072 token context | $0.02/M input, $0.04/M output. میٹا نے Meta Llama 3.1 کے بڑے زبان ماڈلز (LLMs) کا خاندان تیار اور جاری کیا، جو 8B، 70B اور 405B سائز میں پری ٹرینڈ اور ہدایت سے ٹیون کیے گئے جنریٹو ٹیکسٹ ماڈلز کا مجموعہ ہے۔

اس ماڈل کے رہنما

2026 میں 10 سب سے سستے ChatGPT متبادل: مفت لوکل ماڈلز، مفت ٹئیرز اور فلیٹ ریٹ پلانز

اوپن ویٹس بمقابلہ اوپن سورس بمقابلہ صرف API: آپ حقیقت میں کیا کر سکتے ہیں

GGUF فائل کیا ہے؟ کوانٹائزڈ ماڈلز کی وضاحت (Q4, Q8, fp8, NF4)

تمام رہنما

کپتان کے نوٹس

Captain کی تحریر، ہاؤس ایڈیٹر

2026-10-13 کے نوٹس

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo میٹا کے Llama 3.1 خاندان کا سب سے چھوٹا اور تیز ترین رکن ہے، جو تقریباً نا قابلِ ذکر قیمت پر API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے۔ یہ 131,072 ٹوکن کے کانٹیکسٹ ونڈو کو ہینڈل کرتا ہے، جو اس کے سائز کلاس کے لیے کافی وسیع ہے۔ اگر آپ کو تیز، سستا متن تخلیق کرنا ہے اور 8B ماڈل کے نقصانات قبول کر سکتے ہیں، تو یہ ایک عملی ورک ہارس ہے۔

مشہور ہے

انتہائی کم API لاگت: فی ملین ان پٹ ٹوکن $0.02، فی ملین آؤٹ پٹ $0.04۔
131,072 ٹوکن کا کانٹیکسٹ ونڈو، جو اس چھوٹے ماڈل کے لیے غیر معمولی طور پر بڑا ہے۔
8B، 70B اور 405B پر مشتمل خاندان کا حصہ، لہٰذا اسکیل اپ کرنا آسان ہے۔
Turbo سروسنگ رفتار کو خام صلاحیت پر ترجیح دیتی ہے۔

خبردار رہیں

اس لسٹنگ پر ویٹس کھلے نہیں ہیں، اس لیے آپ API فراہم کنندہ کے پابند ہیں۔
8B ماڈل میں وہ استدلال اور ہدایات پر عمل کرنے کی حدود ہوتی ہیں جو 70B اور 405B بہن بھائی بہتر طریقے سے سنبھالتے ہیں۔
میٹا نے یہاں لائسنس کی شرائط شائع نہیں کیں؛ کسی بھی تجارتی تعیناتی سے پہلے چیک کریں۔

بہترین ہے

آزمائیں یہ پرامپٹس

طویل دستاویز کا خلاصہ کریں

یہاں ایک طویل مضمون ہے۔ مجھے پانچ نکات پر مشتمل ایگزیکٹو سمری دیں، پھر ایک پیراگراف میں سادہ انگریزی میں وضاحت کریں جو اس صنعت میں کبھی کام نہ کرنے والے کے لیے مناسب ہو۔ دونوں حصے کل 200 الفاظ سے کم رکھیں۔ [اپنا مضمون یہاں چسپاں کریں]

فوری جواب کا مسودہ تیار کریں

مجھے ایک کلائنٹ کی طرف سے یہ ای میل موصول ہوئی ہے جس میں پوچھا گیا ہے کہ ان کا آرڈر کیوں تاخیر کا شکار ہے۔ 100 الفاظ سے کم میں ایک پیشہ ور لیکن گرمجوش جواب لکھیں۔ مایوسی کو تسلیم کریں، مختصر اور ایماندار وجہ دیں (سپلائی چین کا مسئلہ)، اور اگلے آرڈر پر 10% رعایت کی پیشکش کریں۔ [ای میل یہاں چسپاں کریں]

منظم ڈیٹا نکالیں

مندرجہ ذیل غیر منظم متن کو پڑھیں اور ہر شخص کا نام، ان کا عہدہ، اور کمپنی جہاں وہ کام کرتے ہیں نکالیں۔ نتائج کو JSON ارے کی صورت میں واپس کریں جس میں کلیدیں ہوں: name, title, company۔ اگر کوئی فیلڈ غائب ہو تو null استعمال کریں۔ Sarah Chen, VP of Engineering at Northgate Systems, met with Tom Okafor, a freelance consultant, and Dr. Priya Nair from Helios Biotech.

موازنہ کریں

Llama 3.2 3B Instruct
اوپن ویٹس ماڈل
131,072 ٹوکن سیاق و سباق · $0.05/M ان پٹ، $0.33/M آؤٹ پٹ
Llama 3.1 8B Instruct
اوپن ویٹس ماڈل
131,072 ٹوکن سیاق و سباق · $0.05/M ان پٹ، $0.08/M آؤٹ پٹ
Llama 3.2 1B Instruct
اوپن ویٹس ماڈل
60,000 ٹوکن سیاق و سباق · $0.03/M ان پٹ، $0.20/M آؤٹ پٹ
Meta Llama 3 8B Instruct
اوپن ویٹس ماڈل
8,192 ٹوکن سیاق و سباق · $0.03/M ان پٹ، $0.04/M آؤٹ پٹ

meta-llama کے مزید ٹیکسٹ ماڈلز

لوگ پوچھتے ہیں

کیا میں Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo کو لوکل چلا سکتا ہوں؟: اس لسٹنگ کے ذریعے نہیں — ویٹس یہاں شائع نہیں کیے گئے، لہٰذا رسائی صرف API کے ذریعے ہے۔ بنیادی Llama 3.1 8B ویٹس کہیں اور دستیاب ہیں لوکل استعمال کے لیے، لیکن یہ Turbo ورژن ایک ہوسٹڈ، رفتار کے لیے بہتر بنایا گیا کنفیگریشن ہے۔
اس کی قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ ونڈو کتنی لمبی ہے؟: API کی قیمت فی ملین ان پٹ ٹوکن $0.02 اور فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکن $0.04 ہے، اور کانٹیکسٹ ونڈو 131,072 ٹوکن کی ہے۔
8B ماڈل 70B اور 405B سے کیسے مختلف ہے؟: تینوں میں ایک ہی Llama 3.1 آرکیٹیکچر اور کانٹیکسٹ لمبائی ہے، لیکن 8B تیز اور سستا ہے مگر استدلال اور ہدایات پر عمل کرنے میں کمزور ہے؛ جب آؤٹ پٹ معیار رفتار یا قیمت سے زیادہ اہم ہو تو 70B اور 405B بہتر انتخاب ہیں۔

کپتان کا فیصلہ
دو سینٹ فی ملین ٹوکن اور 128k کانٹیکسٹ کے ساتھ، یہ وہ ماڈل ہے جسے آپ حجم اور رفتار کو گہرائی پر ترجیح دیتے ہوئے استعمال کرتے ہیں۔

کپتان یہ نوٹس ماڈل کی اپنی وضاحت اور ماڈل کارڈ سے لکھتا ہے۔ قیمتیں اور سیاق و سباق کے سائز اس وقت فراہم کنندہ کے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔

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

یہ سکور کیسے بنتا ہے

اس ماڈل کے لیے ابھی تک کسی ذریعہ سے مقبولیت کا ڈیٹا نہیں ہے، اس لیے اس کے لیے 7,000° سے نیچے ایک عارضی نمبر رکھا گیا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں آتا۔ جیسے ہی کوئی ذریعہ رپورٹ کرے گا، یہاں تفصیل ظاہر ہو جائے گی۔

اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں

ہیٹ اسکور: ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
فلور: 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
ڈاؤن لوڈ کے برابر: وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
لاگ پیمانہ: دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
لائکس: ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
قبولیت کی شرح: ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا: ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
سیڈر: کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
AI ہورڈ: ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
جنریشن سائٹس: ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
OpenRouter ٹوکنز: ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ): خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
LoRA اور ایمبیڈنگ: چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
خاندان اور وزن: بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
عمر: کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
خاندانی بوسٹ: ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
اسٹینڈ ان اسکور: ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
نیا! (گریس پیریڈ): ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
رجحان: کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
عام ماڈل: کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔

انسٹال کرنے کا طریقہ

Ollama انسٹال کرنے اور لوکل AI چلانے کا طریقہ (Windows, Mac, Linux)

ملتے جلتے ماڈلز

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

TEXT / LLM

تصویر، ویڈیو اور متن بنانے کے AI ماڈلز

Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo ایک متن ماڈل ہے جو Text / LLM فیملی کے لیے ModelTrends.ai پر درج ہے، جو اوپن سورس AI تصویر، ویڈیو اور متن ماڈلز کا صرف پڑھنے والا کیٹلاگ ہے۔ اس کا دوسرے Text / LLM ماڈلز سے موازنہ کریں اور اس کا ہیٹ اسکور دیکھ کر ٹرینڈ جانیں۔

مزید Text / LLM ماڈلز مزید Text / LLM متن / LLM llm meta-llama چیٹ تیز بجٹ خلاصہ

ماڈل فیملی کے لحاظ سے دیکھیں