Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 128k tokens, com conhecimento até dezembro de 2023.

O preço do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é de $0.34 por 1M de tokens de entrada (preço alto, mediana: $0.13) e $0.34 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $0.25).

Raciocínio	Não
Modalidade de entrada	Compatível com: texto e imagem
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Data-limite do conhecimento	1 de dez. de 2023
Janela de contexto	128k ~192 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12
Parâmetros totais	11B
Licença	LLAMA 3.2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT
Pesos do modelo	Hugging Face

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Tempo por tarefa

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Custo por tarefa

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Avaliações

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Ver mais

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

O Openness Index avalia a abertura dos modelos em uma escala normalizada de 0 a 100 (quanto maior, mais aberto)

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Desempenho

Medido pelo tempo por tarefa (minutos), pela velocidade de saída (tokens por segundo), pelo tempo até o primeiro token da resposta final e pelo tempo até o primeiro token (segundos)

Tempo por tarefa do Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Velocidade de saída

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Tempo até o primeiro token da resposta final

Segundos até receber o primeiro token da resposta final · Inclui o tempo de “pensamento” dos modelos de raciocínio

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Mais detalhes

								Pesos
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)	Meta	-	11B	128k	$0.35	-	21	🤗

Mais lançamentos de Meta

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) foi lançado em 25 de setembro de 2024.

Meta criou o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision).

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) tem um tempo até o primeiro token da resposta final de 4.08s (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado na faixa superior em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 2.68s).

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) custa $0.34 por 1M de tokens de entrada (na faixa superior, mediana: $0.13) e $0.34 por 1M de tokens de saída (um pouco acima da média, mediana: $0.25), com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) custa $0.34 por 1M de tokens de entrada e $0.34 por 1M de tokens de saída (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.35 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores

Não, o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) aceita entrada em texto e imagem.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) permite saída em texto.

Sim, o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.

Sim, o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) tem uma janela de contexto de 128k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Sim, o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) tem 11B parâmetros.

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) foi lançado sob a licença LLAMA 3.2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT. O uso comercial é permitido com restrições. Ver licença

A data-limite do conhecimento do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é dezembro de 2023. Os dados de treinamento do modelo incluem informações até essa data.

Sim, o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) está disponível por API em 1 provedor. Comparar provedores de API

Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) está disponível em 1 provedor de API. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)

Resumo do modelo

Verbosidade

Especificações técnicas

75 modelos nesta classe

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Cache Hit

Desempenho

Tempo por tarefa do Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Velocidade de saída

End-to-End Output Speed

Tempo até o primeiro token da resposta final

Time to First Answer Token

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Mais detalhes

Mais lançamentos de Meta

Perguntas frequentes

Quando o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) foi lançado?

Quem criou o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

Qual é a latência do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

Quanto custa o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

Qual é o preço da API do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) aceita?

Quais modalidades de saída o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) aceita?

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) consegue processar imagens?

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é multimodal?

Qual é a janela de contexto do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) é de código aberto?

Quantos parâmetros o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) tem?

Qual é a licença do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

Qual é a data-limite do conhecimento do Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?

O Llama 3.2 Instruct 11B (Vision) está disponível por API?

Onde posso usar o Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)?