Llama 3.1 8B：轻巧飞快的开源模型，免费体验

什么是 Llama 3.1 8B 以及谁开发了它

Llama 3.1 8B 是 Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的 Llama 3.1 系列中最小的模型。它拥有 80 亿参数，支持文本输入与输出，根据 Meta 的模型说明，其上下文窗口达 128K token。其训练数据截止至 2023 年 12 月。模型权重可在 Llama 3.1 社区许可协议下免费下载。

Llama 3.1 共有三种规格：8B、70B 和 405B。405B 模型是当时 Meta 规模最大的公开可用模型，而 8B 版本专为低成本高速运行而设计。3.1 版本的更新还为较小的模型带来了更长的 128K 上下文支持，其许可协议也明确允许使用 Llama 的输出结果来改进其他模型，例如用于生成训练数据。

在我们的聊天工具中，Llama 3.1 8B 是最快速、最轻量级的选择。Llama.Online 是一个独立网站，并非由 Meta 运营；模型运行在云端推理服务商处，我们的网站负责将你的消息传递给它。

它在 Llama 家族中的定位

你可以把我们聊天工具中的四个模型想象成一把梯子。Llama 3.1 8B 是底部轻快灵活的第一阶。Llama 3.3 70B 则是一个体量大得多的文本模型，拥有更丰富的知识储备与更细腻的理解能力。Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick 是最新一代模型，同时支持图像识别。此外还有更小尺寸的 Llama 模型：Llama 3.2 1B 和 3B 专为手机及小型设备打造，但并未接入我们的聊天工具。完整的演进历程请参阅 Llama 发展史。

Llama 3.1 8B 擅长什么

快速问答。 概念定义、简单解释、单位换算以及简短的操作指南类问题。
短文改写。 让语气更友好、更精炼或更正式，或者修正一段文字中的语法错误。
撰写短文本草稿。 社交媒体动态、产品简介、得体的回复邮件、标题灵感列表等。
简单整理与提取。 从段落中提取姓名和日期、为用户反馈标记正负面情绪、将杂乱的笔记整理成清单。
在个人电脑上本地运行。 它是最容易在本地部署的 Llama 模型之一。Ollama 上的下载大小约为 4.9 GB，大多数笔记本电脑都能轻松装下。

官方支持八种语言：英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

如何在我们的聊天中使用它

点击下方链接打开聊天界面，或在模型菜单中选择 Llama 3.1 8B。
尽量保持提问简短明确。如果对输出格式有要求，最好附上示例。
如果回答显得浮于表面或出现偏差，可以用 Llama 3.3 70B 或 Maverick 等更大的模型重新生成。

开始与 Llama 3.1 8B 聊天

在每日免费额度内可尽情畅聊，目前上限为每天 100 条消息。图像处理需要借助 Llama 4 模型，因此上传图片会自动将聊天切换至 Maverick。

需要注意的局限性

模型越小，出错几率越高。 仅有 80 亿参数意味着它的知识量不及大模型，出现事实性错误的频率也更高，尤其在冷门领域、人物信息和数字方面。建议将它的回答作为参考起点，需自行核实。
复杂推理较弱。 多步骤数学题、棘手的逻辑问题以及长代码更适合交给 Llama 3.3 70B 或 Llama 4 处理。
仅限纯文本。 它无法识别或处理图像。
知识库非最新。 它的训练数据截止于 2023 年 12 月，且我们的聊天工具未接入实时网络。
长文档处理。 虽然模型本身支持 128K token，但我们的免费聊天服务会裁剪过长的对话，只保留最近的内容；而且小模型在处理长篇大论时也更容易漏掉细节。

官方获取 Llama 3.1 8B 的途径

Meta 在 Hugging Face 上以 meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct 发布了该权重；只需在模型页面同意许可协议即可解锁下载。本地运行最简单的方式是使用 Ollama：安装后执行 ollama run llama3.1，默认就会下载 8B 版本。LM Studio 和 llama.cpp 同样适用；详情请参阅本地运行 Llama 指南。

通过云端 API 调用它是市面上最划算的选择之一：OpenRouter 的报价为每百万输入 token $0.05，每百万输出 token $0.08（OpenRouter 官方标价，2026 年 10 月），在我们服务商处的上下文窗口为 131,072 token。查看我们的 Llama API 指南了解调用方法。

Llama 3.1 社区许可协议允许附带条件的商业用途：须遵守可接受使用政策、在产品中展示 "Built with Llama"、公开发布的微调模型名称需以 "Llama" 开头；如果你的产品月活跃用户超过 7 亿，则需向 Meta 单独申请许可。详见我们的许可说明页面。

隐私说明

在我们的聊天工具中，你的消息会通过我们的服务器和 AI 网关传输至运行该模型的推理服务商。我们不会存储你的消息文本，你的对话历史仅保存在本地浏览器中。由于 Llama 3.1 8B 体量足够小，完全可以在笔记本电脑上运行，因此对于完全不想通过网络发送任何数据的用户来说，它也是一个热门选择。

Llama 3.1 8B 横向对比

与 Llama 3.3 70B 相比，它速度更快、成本更低，但知识储备和严谨度稍逊一筹。与 Llama 4 相比，它缺少视觉理解能力，知识库也更早。与 Llama 3.2 3B 等超小模型相比，它能力更全面，但需要更多内存。如果你拿不定主意，我们的选择合适的 Llama 模型指南涵盖了各类常见任务场景，而 Llama 3.3 对比 Llama 4 则详细对比了更高级的模型选项。

常见问题

为什么要选最小的模型？

速度。对于简短明确的任务，它响应极快，效果通常就足够用了。只有在对准确度或深度要求极高时，才需要换用更大的模型。

我能在笔记本电脑上运行 Llama 3.1 8B 吗？

大部分情况下都可以。Ollama 的下载大小约为 4.9 GB。在内存充裕且配备较新的独立显卡或 Apple Silicon 芯片的设备上体验最佳，不过在许多普通电脑上也能以稍慢的速度运行。

Llama 3.1 8B 和 Llama 3 8B 是一样的吗？

不一样。Llama 3 8B 发布于 2024 年 4 月，仅有 8K 上下文窗口；Llama 3.1 8B 于 2024 年 7 月发布，将上下文窗口扩展到了 128K，并正式支持八种语言。

它了解最近发生的新闻吗？

不了解。它的训练数据截止到 2023 年 12 月，而且我们的聊天工具无法联网搜索。