LL
Local LLM LabРедакционная оценка, не пользовательский замер
RTX 3060 12 GB + Ryzen 5 5600, 32 GB RAM
LM StudioQ4_K_M4K ctx≈ 72 ток/с
Веса и KV-кэш помещаются в VRAM; комфортный вариант для локального чата.
К списку моделей
Как рассчитан профиль →
22.07.2026 Искать в /services/ →Создать обсуждение
Llama 3.2 3B Instruct
От Meta
StandardGeneralTextOpen WeightsLocal
* Продукт компании Meta Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Краткое описание
Llama 3.2 3B — это многоязычная модель большого языка с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для сложных задач обработки естественного языка, таких как генерация диалогов, рассуждение и обобщение. Разработанный с использованием новейшей трансформаторной архитектуры, он...
Агрегированный профиль
Llama 3.2 3B Instruct сильнее всего выглядит в категории «рассуждения». Индекс 36/100 рассчитан по процентильным позициям в 3 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.
Рассуждения36/100
3 сопоставимых теста · уверенность: средняя
Код31/100
2 сопоставимых теста · уверенность: средняя
Место модели в каталоге
Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| Arena Elo (LMSYS) | 1392 | 274 из 384 | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 84.3% | 275 из 391 | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 84% | 255 из 391 | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 89.4% | 115 из 391 | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 59.8% | 361 из 390 | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 49.3% | 273 из 381 | Источник не указан |
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 3.2 3B Instruct.
Сначала оцените, поместится ли выбранная квантизация в вашу RAM или VRAM.
Калькулятор локальных LLM22.07.2026
LL
Local LLM LabРедакционная оценка, не пользовательский замер
MacBook Air M2, 16 GB unified memory
OllamaQ4_K_M4K ctx≈ 34 ток/с
Запускается без внешней GPU; для длинного контекста скорость и доступная память будут ниже.
Скорость зависит от версии рантайма, драйверов, длины контекста и настроек. Редакционные значения — ориентир, а не гарантированный результат.
Стоимость API
$0.05 / $0.34 за 1M токенов
Профиль модели
Бенчмарки
Arena Elo (LMSYS)1392
MMLU (Общие знания)84.3%
HumanEval (Кодинг)84%
MATH (Математика)89.4%
GPQA (Экспертные знания)59.8%
SWE-bench (Разработка)49.3%
Другие модели семейства Llama
A
CodeLLaMa 7B Instruct Solidity
AlfredPros · 4K
Elo 1526MMLU 91.3
Hermes 2 Pro - Llama-3 8B
Nous · 8K
Elo 1493MMLU 88.6
Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5
NVIDIA · 131K
Elo 1456MMLU 89.7
Llama 4 Scout
Meta · 328K
Elo 1450MMLU 89.2
Llama 3.2 3B Instruct (free)
Meta · 131K
Elo 1446MMLU 88.8
Llama 3.3 70B Instruct (free)
Meta · 66K
Elo 1437MMLU 88.1
Экосистема Llama 3.2 3B 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 каталогТочных связей пока нет. Искать по разработчику.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Llama 3.2 3B Instruct
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.