Llama 3.2 1B Instruct

Llama 3.2 1B Instruct — компактная текстовая модель Meta из выпуска сентября 2024 года. Её дообучили для диалогов, извлечения информации и составления кратких изложений.

История рейтинга

Загружаем историю замеров…

Главное

  • Место в общем рейтинге388-еиз 415Индекс интеллекта 4,8 · 220-е из 222
    замер 13 октября 2026
  • Цена за 1 млн токенов$0,03 / $0,20вход / выходвход / выход, одна цена у всех режимов
  • Контекст60 000токеновответ до 54 000 токенов
  • ПринимаетТекстотвечает: текст
  • В каталогах с25 сентября 2024линейка Instruct
  • БесплатноНеттолько платные тарифы

Бенчмарки

  • Индекс интеллекта4,8220-е из 222лучший результат 57,6 у Claude Opus 5.5

Индексы — сводные оценки независимой лаборатории тестирования; проверка на площадках — прогоны агрегатора у провайдеров, показан диапазон результатов; дизайн — парные сравнения вёрстки и кода по категориям.

Места в рейтингах

РейтингМестоОценкаРежимВыборкаДата замера
Общий зачёт
388-еиз 415
1 055 1 047–1 062базовый8 04513 октября 2026
Программирование
375-еиз 410
1 070 1 055–1 086базовый1 34613 октября 2026
Математика
360-еиз 400
1 086 1 070–1 102базовый1 16213 октября 2026
Русский язык
378-еиз 379
941 919–964базовый95313 октября 2026

Оценка — рейтинг по парным сравнениям людей; для агентных задач — улучшение относительно базового уровня, не вероятность успеха. Рядом интервал из источника. Выборка — число голосов или наблюдений в снимке.

Популярность: доля токенов через API-агрегаторы за 30 дней не зафиксирована.

Сколько это стоит на практике

  • $0,11Чат-помощник1 000 сообщений: 300 токенов запроса и 500 токенов ответа каждоевход 300 000 · выход 500 000 токенов
  • $0,18Разбор документов100 документов по 50 000 токенов входа, ответ 2 000 токеноввход 5 000 000 · выход 200 000 токенов
  • $0,27Программирование200 задач по 20 000 токенов входа и 4 000 токенов ответавход 4 000 000 · выход 800 000 токенов

Сумма = вход × цена входа + выход × цена выхода, цены за 1 млн токенов, проверены 10 сентября 2026. Токены рассуждения оплачиваются как ответ.

Где доступна модель

КаналКак доступнаБесплатно или тарифОплата из РФПровереноСсылка
Без VPN и с оплатой в рублях
BotHubчат, APIстартовые токеныда14 октября 2026Открыть
API-агрегаторы и чаты
Hugging Face Inference ProvidersAPI, чатмесячные кредитынет14 октября 2026Открыть
Kilo GatewayAPI, IDEмодели :free—14 октября 2026Открыть
OpenRouterAPI, чатмодели с суффиксом :freeнет14 октября 2026Открыть

Дата в таблице — день, когда доступность у сервиса подтверждена в последний раз: по списку моделей самого сервиса, а где списка нет — по дате ручной проверки. Доступность и цены у сервиса могут измениться раньше следующей проверки.

Альтернативы

  • Лидер общего рейтингаClaude Fable 5.13-е из 415 в общем зачётецена $10 / $50выше на 385 мест
  • Дешевле у MetaLlama 3.1 8B Instruct326-е из 415 в общем зачётецена $0,05 / $0,08дешевле в 1,8 раза, на 62 места выше
  • Дешевле при том же уровнеgpt-oss-20b259-е из 415 в общем зачётецена $0,02 / $0,09дешевле в 2,1 раза, на 129 мест выше
  • Китайская альтернативаMiMo-V2.6-Pro11-е из 415 в общем зачётецена $0,44 / $0,87разработчик Xiaomi, Китай

Подбор по последнему снимку общего зачёта и ценам за 1 млн токенов (вход + выход).

Для каких задач

Места по открытым замерам оценок людей, лучший режим модели; замеры 13 октября 2026.

Вопросы и ответы

Нужно ли запускать старшие Llama вместе с Llama 3.2 1B?

Нет: старшие модели участвовали в обучении, а не в каждом последующем ответе. В карточке Llama 3.2, проверенной 18 сентября 2026 года, описано уменьшение сети и восстановление качества через обучение по выходам Llama 3.1 8B и 70B. Для ответа используются готовые веса 1B; постоянно подключать модели-учителя не требуется.

Как считается и откуда данные · данные обновлены 14 октября 2026

Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения. Интервал у оценки не равен диапазону мест: соседние модели с пересекающимися интервалами статистически неразличимы.

Полная методика: источники, частота обновления, что означает число