Llama 3.2 1B Instruct
موقعه بين النماذج
الجودة في الاختبارات المستقلة مقابل السعر، إلى جانب 135 نموذجًا آخر. كلما ارتفع كان أقوى، وكلما اتجه نحو الأرخص قلّت تكلفته.
عن هذا النموذج
Llama 3.2 1B Instruct نموذج ذكاء اصطناعي من Meta، أصبح متاحًا عبر الواجهة البرمجية في 25 سبتمبر 2024. يمكنه قراءة ما يصل إلى 60,000 رمز في الطلب الواحد، أي نحو 113 صفحة من النص، وكتابة ما يصل إلى 54,000 رمز في إجابة واحدة.
عبر الواجهة البرمجية يكلّف 0.027 US$ لكل مليون رمز مدخلات و0.20 US$ لكل مليون رمز مخرجات. سعره يضعه بين أرخص النماذج التي نتابعها، ما يجعله مناسبًا للمهام ذات الحجم الكبير.
أوزانه منشورة بشكل مفتوح (meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)، لذا يمكن أيضًا تنزيله وتشغيله على أجهزتك الخاصة.
درجات الجودة
التصنيفات →- GPQA Diamondأسئلة اختيار من متعدد صعبة جدًا في الأحياء والفيزياء والكيمياء كتبها حاملو دكتوراه. الإجابة العشوائية تحقق 25%.23.9%المرتبة 115 من 116
- رياضيات AIMEمسائل رياضيات بمستوى المسابقات على نمط مسابقة AIME الأمريكية. نسبة المسائل المحلولة.0.6%المرتبة 112 من 112
أين تستخدمه
عدد الشركات التي تقدّم هذا النموذج عبر واجهة برمجية: 1. الأسعار لكل مليون رمز، من الأرخص إلى الأغلى.
تأتي بيانات التوفر والأسعار من الواجهة البرمجية العامة لـ OpenRouter وتُحدَّث يوميًا. التوفر هو نسبة الطلبات الناجحة خلال آخر 24 ساعة. يشغّل بعض المزوّدين نسخة مضغوطة من النماذج المفتوحة (fp8 أو int4)، وهي أرخص لكنها قد تكون أقل دقة بقليل.
استخدمه في الشيفرة
استدعِ Llama 3.2 1B Instruct عبر واجهة OpenRouter البرمجية المتوافقة مع واجهة OpenAI: أنشئ مفتاحًا على openrouter.ai ثم شغّل أحد هذه الأمثلة.
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}]}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
model: "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct",
messages: [{ role: "user", content: "مرحبًا! ماذا يمكنك أن تفعل؟" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);تعمل الشيفرة نفسها مع كل النماذج في هذا الموقع، ولا يتغير إلا معرّف النموذج. كما تقدّم مختبرات كثيرة واجهتها البرمجية وأدواتها الخاصة.
كم يكلّف عمليًا
- 1000 رد في محادثة0.074 US$
- تلخيص مستند من 100 صفحة0.0016 US$
- تطبيق يرسل 10,000 طلب يوميًا لمدة شهر32.22 US$
بدائل بسعر مشابه
| النموذج | المدخلاتi | المخرجاتi | السياقi | |
|---|---|---|---|---|
Nex-N2.5-MiniNex Agi | 0.025 US$ | 0.10 US$ | 256K | قارن مع ⇄ |
Schematron V2 TurboInference Net | 0.03 US$ | 0.15 US$ | 128K | قارن مع ⇄ |
Qwen3.7 FlashAlibaba Qwen | 0.03 US$ | 0.13 US$ | 1M | قارن مع ⇄ |
Ling 3.0 Flash VLinclusionAI (Ant Group) | 0.021 US$ | 0.062 US$ | 256K | قارن مع ⇄ |
Nova Micro 1.0Amazon | 0.035 US$ | 0.14 US$ | 128K | قارن مع ⇄ |
gpt-oss-120bOpenAI | 0.037 US$ | 0.17 US$ | 128K | قارن مع ⇄ |
أخبار عن Meta
عرض الكل →أسئلة شائعة
- كم يكلّف Llama 3.2 1B Instruct؟
- عبر الواجهة البرمجية يكلّف Llama 3.2 1B Instruct مبلغ 0.027 US$ لكل مليون رمز مدخلات و0.20 US$ لكل مليون رمز مخرجات. على سبيل المثال، تكلّف 1,000 إجابة محادثة (نحو 500 رمز مدخلات و300 رمز مخرجات لكل منها) حوالي 0.074 US$.
- ما حجم نافذة السياق في Llama 3.2 1B Instruct؟
- يستطيع Llama 3.2 1B Instruct قراءة ما يصل إلى 60,000 رمز في الطلب الواحد، أي نحو 113 صفحة من النص. ويمكنه كتابة ما يصل إلى 54,000 رمز في إجابة واحدة.
- هل Llama 3.2 1B Instruct مفتوح المصدر؟
- نعم. أوزانه منشورة (meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)، لذا يمكنك تنزيله وتشغيله على أجهزتك الخاصة، أو استخدامه عبر أحد مزوّدي الواجهات البرمجية وعددهم 1.
- من يطوّر Llama 3.2 1B Instruct؟
- تطوّر Meta النموذج Llama 3.2 1B Instruct، وقد أصبح متاحًا عبر الواجهة البرمجية في 25 سبتمبر 2024.
- ما مدى جودة Llama 3.2 1B Instruct؟
- يحقق Llama 3.2 1B Instruct مؤشرًا عامًا قدره 102.0 في اختبارات Epoch AI المستقلة، ويحتل المرتبة 136 من بين 136 نموذجًا نتابعها.
- هل يستطيع Llama 3.2 1B Instruct قراءة الصور؟
- لا. يقبل Llama 3.2 1B Instruct النص فقط كمدخلات.
- ما البدائل المتاحة لـ Llama 3.2 1B Instruct؟
- من النماذج ذات السعر المشابه لدى شركات أخرى: Nex-N2.5-Mini، Schematron V2 Turbo وQwen3.7 Flash. يمكنك مقارنتها جنبًا إلى جنب في هذه الصفحة.