Llama 3.2 1B Instruct
нейросеть
Llama 3.2 1B Instruct — компактная языковая модель Meta на 1 млрд параметров для диалогов, суммаризации и анализа текста.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Llama 3.2 1B Instruct?
Llama 3.2 1B Instruct — компактная языковая модель Meta на 1 миллиард параметров. Её задача не в максимальной глубине рассуждений, а в том, чтобы быстро и экономно делать типовую работу с текстом: вести диалог, сжимать длинные материалы до сути, разбирать и классифицировать входящие сообщения. Небольшой размер даёт высокую скорость отклика там, где важен поток запросов, а не единичный сложный ответ. В BotHub модель доступна без VPN и зарубежной карты: токены оплачиваются российской картой по факту, без подписки, и не сгорают. Единый OpenAI-совместимый API подключает модель одним запросом, а переключиться на любую из более чем 250 нейросетей можно без переписывания интеграции; переписка шифруется, все модели собраны в одном окне. Пригодится, если вы делаете массовую суммаризацию писем, тикетов и отчётов, собираете первую линию чат-поддержки, размечаете и классифицируете тексты перед передачей в более крупную модель, готовите короткие описания и черновики в больших объёмах или встраиваете недорогого текстового помощника прямо в продукт.Частые вопросы о Llama 3.2 1B Instruct
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
llama-3.2-1b-instruct — компактная модель семейства Llama с инструктивной настройкой. Она закрывает простые и массовые задачи: короткие ответы, переформулирование, извлечение полей из документов, черновые описания, сортировку заявок. Для потоковых операций, где важнее скорость и предсказуемость, чем глубина анализа, это рабочий вариант.
Максимум — 54 000 токенов в одном ответе, это порядка нескольких десятков страниц текста. Контекстное окно модели составляет 131 072 токена, так что вы можете загрузить объёмные материалы и всё равно оставить запас на развёрнутый ответ без обрыва на середине.
Отдельный режим рассуждений у этой модели в наших данных не отмечен. Но вы можете прямо в промте попросить разобрать задачу по шагам и показать ход мысли — для простых цепочек этого хватает. Для сложных выкладок переключитесь на reasoning-модель в том же окне.
Вызов функций и строгий JSON-режим у этой модели в наших данных не отмечены. Попросить ответ в формате JSON можно в самом промте, но структуру стоит проверять на своей стороне. Нужны гарантии — через единый OpenAI-совместимый API BotHub переключитесь на модель с заявленным function calling.
Изображения и документы загрузить можно: модель принимает их на вход вместе с текстом, подойдут сканы, схемы, скриншоты, текстовые файлы. Аудио и видео среди поддерживаемых форматов ввода нет — для них в каталоге BotHub есть отдельные модели. Ответ приходит текстом.
Семейство Llama 3.2 заявлено разработчиком как многоязычное, и с русским модель работает. При этом версия компактная, всего 1B параметров, поэтому на длинных и сложных текстах качество ниже, чем у крупных моделей. Проверьте на своей задаче — рядом в одном окне доступны модели побольше.