Текущая2024-04-18
Llama 3 8B Instruct
8KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Llama 3 8B Instruct
G-Score: н/дОт Meta
StandardGeneralTextOpen WeightsLocal
* Продукт компании Meta Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Краткое описание
Модель последнего класса Meta (Llama 3) выпущена в различных размерах и вкусах. Эта версия 8B, настроенная на инструкции, была оптимизирована для использования в высококачественных диалогах. Он продемонстрировал сильные...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Llama 3 8B Instruct пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 66.2% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 95% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 86.8% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1422 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 85.1% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 52.4% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Llama 3 8B Instruct — это сверхэффективная компактная языковая модель от компании Meta, представленная в апреле 2024 года. Несмотря на свой скромный размер в 8 миллиардов параметров, модель демонстрирует удивительную интеллектуальную мощь, зачастую превосходя гораздо более крупные системы предыдущих поколений. Она была специально дообучена для ведения качественных диалогов и точного выполнения инструкций, предлагая пользователям быстрый и надежный инструмент для решения повседневных задач.
Архитектура и эффективность
Модель Llama 3 8B является результатом оптимизации архитектуры и использования гигантского датасета (15+ трлн токенов).
- Высокая плотность знаний: Благодаря уникальным методикам обучения Meta, в 8 миллиардов параметров удалось упаковать знания, достаточные для ответов на сложные академические и профессиональные вопросы.
- Оптимизация для диалога: Версия Instruct прошла тщательную настройку на человеческих предпочтениях (SFT + RLHF). Модель умеет поддерживать естественный тон общения, корректно обрабатывать сарказм и придерживаться заданных форматов ответа.
- Контекстное окно 8K: Базовая поддержка 8 192 токенов обеспечивает минимальную задержку при генерации, что делает модель идеальной для интерактивных приложений.
Производительность и бенчмарки
Llama 3 8B Instruct установила новые рекорды в сегменте компактных моделей, став лидером в своём весовом классе сразу после релиза.
| Бенчмарк | Результат | Описание |
|---|---|---|
| MATH | 95.0% | Феноменальная точность в математических задачах (премиум) |
| Arena Elo | 1422 | Лидер среди компактных моделей 2024 года |
| MMLU | 86.8% | Глубокие общие знания и эрудиция |
| HumanEval | 85.1% | Высокое качество генерации программного кода |
| GPQA | 66.2% | Научные тесты PhD-уровня |
| SWE_bench | 52.4% | Эффективное решение инженерных задач |
Ценообразование и доступность
Модель доступна в виде открытых весов и через API популярных агрегаторов по рекордно низкой цене: около $0.03 за 1M входных токенов и $0.04 за 1M выходных токенов. Это делает её одним из самых экономически выгодных решений в мире для массовой автоматизации.
Идеальные сценарии применения (Use Cases)
- Персональные ИИ-помощники: Создание быстрых и умных ассистентов для мобильных и веб-приложений.
- Микро-сервисы обработки текста: Классификация, суммаризация и извлечение сущностей с минимальной задержкой.
- Помощник разработчика: Быстрая генерация фрагментов кода, юнит-тестов и документации.
Плюсы и минусы
Плюсы:
- Рекордная производительность для модели на 8B параметров.
- Исключительные показатели в математике и логике.
- Ультра-быстрый инференс и низкая стоимость.
- Открытый доступ к технологиям Meta.
Минусы:
- Ограниченное контекстное окно (8K) в базовой версии.
- Может хуже справляться со сверхсложными междисциплинарными рассуждениями по сравнению со старшей версией 70B.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
На чём запустили?
Реальные замеры сообщества и помеченные редакционные ориентиры для локального запуска Llama 3 8B Instruct.
Сначала оцените, поместится ли выбранная квантизация в вашу RAM или VRAM.
Калькулятор локальных LLMДля этой модели пока нет одобренных замеров.
Если вы запускали её локально, поделитесь конфигурацией — после проверки она появится здесь.
Скорость зависит от версии рантайма, драйверов, длины контекста и настроек. Редакционные значения — ориентир, а не гарантированный результат.
Профиль модели
Бенчмарки
GPQA (Экспертные знания)66.2%
MATH (Математика)95%
MMLU (Общие знания)86.8%
Arena Elo (LMSYS)1422
HumanEval (Кодинг)85.1%
SWE-bench (Разработка)52.4%
История семейства
Линейка Llama
Последовательность собрана по датам релиза моделей Meta в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Llama 3 8B Instruct
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталог- MetabaseMetabase — open-source платформа для бизнес-аналитики. Она закрывает потребность команды в самостоятельном анализе данных без SQL. MCP-сервер для Metabase даёт AI-ассистентам прямой доступ к вашему инстансу Metabase. Вы можете искать данные, строить визуализации и управлять дашбордами прямо через диалог с ассистентом. Сервер подходит data-аналитикам, продакт-менеджерам и разработчикам, которые используют Metabase как корпоративную BI-систему. Вам больше не нужно переключаться между окнами — AI выполнит запрос за вас. Эта интеграция особенно полезна, когда нужно быстро получить ответ без запуска Metabase. Достаточно сформулировать запрос на русском языке — и сервер сам выполнит нужный SQL-запрос или найдёт готовый дашборд.
- OpenMetadataOpenMetadata — платформа для управления контекстом данных. Она собирает технические метаданные, качество данных, происхождение, владельцев, глоссарии, классификации, домены и продуктовые метрики в единый граф знаний. MCP-сервер делает этот граф доступным для AI-ассистентов и агентов через протокол MCP. Без контекста AI-ассистент видит только сырые таблицы. Он не знает, какие данные доверенные, кто за них отвечает, откуда они пришли и как используются. OpenMetadata даёт бизнес-смысл: ассистент понимает принятые в компании термины, статус качества и lineage. Это делает ответы точными и полезными. Сервер поддерживает 120+ коннекторов к базам данных, облачным хранилищам, BI-инструментам и каталогам. Вы подключаете его к вашему экземпляру OpenMetadata, и AI-агент получает единую точку входа в семантический слой.
- shellwardShellWard — это MCP-сервер, который работает как межсетевой экран для AI-агентов. Он встраивается между агентом (Claude Desktop или любой другой MCP-клиент) и его инструментами: командной оболочкой, файловой системой, HTTP-запросами, почтовыми сервисами. Сервер перехватывает каждый вызов инструмента в реальном времени и проверяет его по восьми уровням защиты. ShellWard сканирует данные на наличие персональной информации (PII), анализирует shell-команды на опасность, детектирует промпт-инъекции и блокирует утечки данных (DLP). Это своего рода корпоративный firewall, адаптированный под AI-агентов. Данные внутри системы используются свободно, но наружу ничего не выходит. Одна промпт-инъекция может привести к краже базы клиентов, удалению сервера или отправке данных хакеру. Без такого firewall AI-агент становится уязвимым инструментом. ShellWard решает эту проблему, выступая в роли прокси-слоя безопасности: он даёт агенту доступ к файлам и командам, но блокирует любые попытки использовать этот доступ во вред.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Llama 3 8B Instruct
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.