Meta: Llama 3.1 8B Instruct meta-llama/llama-3.1-8b-instruct

Модель Meta: Llama 3.1 8B Instruct от Meta Llama (семейство llama-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Meta — основа большинства open-source проектов.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

16K

контекст, токенов

2 ₽

за 1 млн входных токенов

5 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2023-12

база знаний до

Что такое Meta: Llama 3.1 8B Instruct

Быстрые и экономичные текстовые задачи, где нужна open-source модель с предсказуемой производительностью.

Llama 3.1 8B Instruct — компактная инструктивно настроенная модель из семейства Llama 3.1 от Meta. Несмотря на небольшой размер, она демонстрирует высокую скорость работы и эффективное использование ресурсов, что делает её привлекательной для задач, где важна низкая задержка и предсказуемая стоимость инференса.

Модель является open-source и доступна для самостоятельного развёртывания. Семейство Llama 3.1 в целом отличается улучшенным следованием инструкциям, более качественной работой с многоязычными текстами и расширенными возможностями рассуждения по сравнению с предыдущими поколениями Llama. Контекстное окно в 16 384 токена покрывает большинство практических сценариев — от обработки документов до диалоговых приложений.

8B-вариант оптимален там, где нужен баланс между качеством ответов и скоростью: он заметно быстрее крупных моделей семейства и при этом справляется с широким кругом типовых задач — суммаризацией, классификацией, генерацией кода, ответами на вопросы по контексту.

Когда брать эту модель

✓ Чат-боты и виртуальные ассистенты с требованием низкой задержки
✓ Суммаризация и классификация текстов в потоковых пайплайнах
✓ Генерация и объяснение кода для несложных задач
✓ Прототипирование и A/B-тестирование LLM-функциональности
✓ Сценарии с высокой нагрузкой, где важна стоимость запроса

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Прочитай следующий фрагмент технической документации и составь краткое резюме на 3-4 предложения, выделив ключевые требования к системе.

Использование Meta: Llama 3.1 8B Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);