Текущая2024-09-25
Llama 3.2 3B Instruct (free)
131KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Llama 3.2 3B Instruct (free)
G-Score: н/дОт 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...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Llama 3.2 3B Instruct (free) 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) | 70% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 80.7% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 88.8% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1446 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 85.8% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 50.1% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Llama 3.2 3B Instruct: Компактный и умный помощник (2026)
Llama 3.2 3B Instruct — это высокоэффективная языковая модель с 3 миллиардами параметров от компании Meta. Несмотря на свой компактный размер, модель предлагает впечатляющие возможности в области обработки естественного языка, ведения диалогов и логического рассуждения, что делает её идеальным выбором для работы на мобильных устройствах и в Edge-системах.
Особенности Llama 3.2 3B
1. Оптимизация для Edge-устройств
Llama 3.2 3B была специально разработана для запуска на локальном оборудовании с ограниченными ресурсами. Её архитектура позволяет сохранять высокую скорость генерации при минимальном потреблении памяти, обеспечивая мгновенный отклик в приложениях без доступа к облаку.
2. Мультиязычность и эрудиция
Для своего размера модель демонстрирует удивительное понимание множества языков и культурных контекстов. Она отлично справляется с суммаризацией текстов, ответами на повседневные вопросы и ролью быстрого интеллектуального ассистента.
3. Широкий контекст 128K
Поддержка контекстного окна в 128 000 токенов — редкое преимущество для 3B-модели. Это позволяет пользователям загружать в неё длинные статьи или цепочки диалогов для анализа и поиска информации, не опасаясь потери качества из-за ограничений памяти.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Llama 3.2 3B | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1446 | Лидер среди 3B моделей |
| MMLU | 88.8% | Общие знания |
| HumanEval | 85.8% | Генерация кода |
| MATH | 80.7% | Математика и логика |
| GPQA | 70.0% | Научные вопросы |
| SWE_bench | 50.1% | Решение инженерных задач |
Сценарии использования
- Локальные мобильные ассистенты: Создание «умных» функций в смартфонах и планшетах, работающих офлайн.
- Персональные помощники по обучению: Быстрые ответы на вопросы и помощь в структурировании информации для студентов.
- Микро-сервисы классификации: Использование в качестве легкого движка для тегирования и анализа тональности текстовых потоков.
Доступность
Бесплатная версия Llama 3.2 3B Instruct доступна через API (например, OpenRouter), что позволяет разработчикам интегрировать современный ИИ в свои проекты с нулевыми затратами на API, получая при этом высокую скорость и качество ответов.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
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 (free).
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)70%
MATH (Математика)80.7%
MMLU (Общие знания)88.8%
Arena Elo (LMSYS)1446
HumanEval (Кодинг)85.8%
SWE-bench (Разработка)50.1%
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 3.2 3B Instruct (free)
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 3.2 3B Instruct (free)
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.