核心亮点
显著的成本优势：低 VRAM 需求，硬件要求适中，可在常见硬件上运行。
出色的性能：在通用知识、代码处理、数学推理、逻辑推理和多语言处理等多任务中表现出色，具有强大的通用性和任务适应性。
Novita AI 上的优惠价格：在 Novita AI 上极具竞争力，每 1M 输入 tokens 仅 $0.02，每 1M 输出 tokens 仅 $0.05。
对于开发者、爱好者以及中小型企业而言，追求理想的 AI 模型常会遇到一个共同的痛点：如何在性能与成本之间取得平衡。许多人希望找到一种解决方案，既无需在高端硬件上投入巨资，也不会让 token 成本不堪重负，同时还能在多种任务中提供可靠的结果。Llama 3.1 8B 正是应对这些挑战的理想选择。
推荐朋友使用 Novita AI，你们双方都将获得 $10 的 LLM API 额度——总奖励最高可达 $500。
为支持开发者社区，Llama 3.2 1B、Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上均可免费使用。
Llama 3.1 8B 是什么？
LLaMA 3.1 8B 是一个基于密集 Transformer 架构的开源大语言模型。它支持多种语言，在文本和代码生成方面均表现出色，适用于通用场景。
- 模型大小： 1B
- 开源： 是
- 架构： 密集 Transformer
- 上下文长度： 128,000 tokens
语言支持
支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
多模态能力
接受文本输入，生成文本或代码输出。不支持图像或音频输入。
训练数据
基于约 15 万亿 tokens 的公开来源数据进行预训练。使用超过 2500 万个合成生成的指令示例以及公开的指令数据集进行微调。
Llama 3.1 8B 基准测试（与其他模型对比）
- 综合性能良好：Llama 3.1 8B 在多项基准测试中均取得了较好成绩。例如，在 IFEval（80.4）和 GSM8K（8-shot, CoT）（84.5）等测试中得分较高，表明其在通用能力、数学推理等方面有一定优势。
- 编码能力突出：在 HumanEval（0-shot）（72.6）和 MBPP EvalPlus（base）（0-shot）（72.8）等代码相关测试中表现良好，显示其在代码处理任务上具备较强能力。
- 仍有提升空间：在某些测试中得分并非最高，例如 MATH（0-shot, CoT）（51.9）和 GPQA（0-shot, CoT）（32.8）。这意味着在特定数学推理和问答场景下仍有性能提升的空间。
Llama 3.1 8B 硬件要求
| 模型 | VRAM 需求（FP16） | 典型 GPU |
|---|---|---|
| LLaMA 3.1 8B | 17.17 GB | RTX 3090（12 GB，不足） 2× RTX 4060（每张 8 GB） |
| Qwen3-8B | 17.89 GB | RTX 3090 2× RTX 4060 |
| LLaMA 3 8B | 17.17 GB | RTX 3090 2× RTX 4060 |
| Gemma 3 4B | 10.29 GB | RTX 3090 2× RTX 4060 |
| LLaMA 3.2 1B | 3.14 GB | RTX 4060 |
虽然 LLaMA 3.1 8B 在 8B 参数级别中提供了良好的能力与内存使用平衡，但 **对于大多数使用单 GPU 的爱好者或开发者来说，其硬件需求仍然较高 **。对于轻量级部署，Gemma 3 4B 或 LLaMA 3.2 1B 等更小的模型 VRAM 要求显著降低，在消费级硬件上更易使用。
如何使用 Llama 3.2 1B？
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入 “设置” 页面，您可以复制 API 密钥，如下图所示。
步骤 5：安装 API
使用您编程语言对应的包管理器安装 API。
安装完成后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 进行交互。以下是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct-bf16"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
LLaMA 3.1 8B 在性能与可扩展性之间取得了良好平衡，尤其是在多语言和编码任务中。然而，对于硬件资源有限的开发者来说，其要求可能较高。对于轻量级使用场景，Llama 3.2 1B 或 Gemma 3 4B 提供了更具成本效益的选择。借助 Novita AI 的 API 访问，开发者可以轻松探索这些模型，而无需投资高端 GPU。
常见问题解答
Llama 3.1 8B 是什么？
一个开源的 8B 参数模型，针对通用文本和代码生成进行了优化。
我可以在单张 GPU 上运行 Llama 3.1 8B 吗？
推理需要 3.14 GB VRAM；微调需要 14.11 GB VRAM。
我在哪里可以使用 Llama 3.1 8B？
您可以通过 Novita AI 平台访问，使用其简单的 Python API 进行聊天补全等操作。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供价格实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
