Top 3 Llama 3.2 1B API 提供商：效能、價值與簡潔性

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為支援開發者社群，Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上免費提供。

大家都在說 Llama 3.2 1B 是完美的「裝置端」語言模型。小巧、多語言且高效——聽起來像是行動應用和邊緣裝置的夢幻工具。

但真相是：實際在本地運行？並不容易。它可能會延遲、崩潰，或需要比預期更多的設定。這時 API 存取改變了遊戲規則。零安裝、彈性擴展、近乎即時的回應，API 提供了解鎖 Llama 3.2 1B 效能的最順暢途徑。

在這篇文章中，我們將介紹 **三大頂級 API 提供商 **——Novita AI、Deepinfra 和 Nebius——並精確示範如何開始使用，免費或幾乎零成本。

什麼是 Llama 3.2 1B？

Llama 3.2 1B 是 Meta 開發的輕量級多語言大型語言模型，專為在邊緣和行動裝置上高效運行而設計，同時在各種自然語言處理任務中提供強大效能。

• 模型大小： 1B

• 開源： 是

• 架構： 密集 Transformer

• 上下文長度： 128,000 個 token

• 支援的多語言：

  • 官方支援：英語、德語、法語、義大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語、泰語
  • 更廣泛的集合：除了列出的 8 種語言之外，還使用其他語言進行訓練。

• 多模態能力：

  • 輸入：文字
  • 輸出：文字與程式碼

• 訓練方法： Llama 3.2 1B 透過從 Llama 3.1 8B 模型進行結構化剪枝訓練，系統性地移除網路部分同時調整權重，以建立更小、更高效的模型。它還使用了知識蒸餾，在預訓練期間將 Llama 3.1 8B 和 70B 模型的 logits 作為 token 層級的目標。這種方法使得 Llama 3.2 1B 能夠利用較大模型的見解，在剪枝過程後提升效能。

Llama 3.2 1B 基準測試

Llama 3.2 1B 硬體需求

推論細節

• 模型： Llama 3.2 1B

• 量化： FP16

• 推論所需 VRAM： 3.14 GB

• 相容 GPU：

  • RTX 3090（12 GB）
  • RTX 4060（8 GB）

微調細節

• 模型： Llama 3.2 1B
• 量化： FP16
• 微調所需 VRAM： 14.11 GB
• 相容 GPU： RTX 4090（24 GB）

儘管 LLaMA 3.2 1B 的 VRAM 需求相對較低，但這並不表示部署輕而易舉。

API – 簡單、一鍵使用的途徑

API 的優點

• 立即開始，無需本地設定： 不需要高階伺服器或複雜配置。降低部署和維護成本。
• 高可用性與彈性擴展： 自動處理大量流量；透過動態擴展確保正常運行時間。
• 始終使用最新模型與功能： 持續升級使系統保持最新演算法與功能。
• 標準化且易於整合： RESTful、gRPC、GraphQL API 確保與多種平台和語言的相容性。
• 豐富的額外功能： 包括監控、日誌記錄、速率限制、微調和私有部署。
• 多平台支援： API 功能多樣，可服務 Web、行動應用、IoT 裝置等。

如何選擇 API 提供商？

為支援開發者社群，Llama 3.2 1B、Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上免費提供。

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最大輸出：

• 衡量模型在一次回應中最多能生成的 token 數量。
• 越高越好
• 範例：Llama 4 Scout 支援 131,000 個 token。

輸入成本：

• 每百萬輸入 token（例如提示詞、上下文）的成本。
• 越低越好
• 範例：Llama 4 Scout 成本 每 1M 輸入 token $0.1。

輸出成本：

• 每百萬輸出 token（例如模型回應）的成本。
• 越低越好
• 範例：Llama 4 Scout 成本 每 1M 輸出 token $0.5。

延遲：

• 請求與回應之間的時間延遲。
• 越低越好
• 對聊天機器人、即時翻譯和互動系統至關重要。

吞吐量：

• 每秒處理的請求數量。
• 越高越好
• 確保平穩處理並發請求或批次處理。

Llama 3.2 1B 的三大 API 提供商

1. Novita AI

Novita AI 是先進的 AI 雲端平台，讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型。同時也提供價格合理且可靠的 GPU 雲端，用於建置和擴展 AI 解決方案。

為何選擇 Novita AI？

1. 開發效率

• 內建多模態模型： 進階模型如 DeepSeek V3、DeepSeek R1 和 LLaMA 3.3 70B 已整合完畢，可立即使用，無需額外設定。
• 簡化部署： 開發者能快速輕鬆地啟動 AI 模型，無需專業 AI 團隊或複雜流程。

2. 成本優勢

• 專有優化： 獨家優化技術使推論成本比主要供應商降低 30%–50%，讓 AI 更實惠。您可以在此頁面查看價格。

3. 擴展性

• Novita AI 支援模型的函數呼叫和結構化輸出。您可以點擊「My Model」查看特定模型是否支援這些功能。

如何透過 Novita API 存取 Llama 3.2 1B？

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 Model Library 按鈕。

立即試用 Llama 3.2 1B！

步驟 2：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 3：取得 API 金鑰

為了驗證 API，我們將提供您一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以複製如圖所示的 API 金鑰。

步驟 4：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是針對 Python 使用者的 chat completions API 範例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<您的 Novita AI API 金鑰>",
)

model = "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct"
stream = True # 或 False
max_tokens = 2048
system_content = """成為一個有用的助手"""
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": "你好！",
        }
    ],
    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)

2. Deepinfra

Deepinfra 讓您能透過簡單的 API 輕鬆存取領先的 AI 模型。享受經濟實惠的按用量付費方案、可擴展的效能以及專為實際部署設計的可靠基礎設施。

為何選擇 Deepinfra？

如何透過 Deepinfra 存取 Llama 3.2 1B？

# 假設 openai>=1.0.0
from openai import OpenAI

# 使用您的 deepinfra token 和端點建立 OpenAI 客戶端
openai = OpenAI(
    api_key="$DEEPINFRA_TOKEN",
    base_url="https://api.deepinfra.com/v1/openai",
)

chat_completion = openai.chat.completions.create(
    model="llama/llama-3.2-1b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

print(chat_completion.choices[0].message.content)
print(chat_completion.usage.prompt_tokens, chat_completion.usage.completion_tokens)

3. Nebius AI

Nebius 是一個全方位的 AI 開發平台，可簡化在高效能 NVIDIA GPU 上的模型建立、微調和部署，為企業級應用提供卓越的效率和速度。

為何選擇它？

高效能骨幹：Nebius 針對 AI 優化的雲端平台採用先進的 NVIDIA H100/H200 GPU 搭配 InfiniBand 連線，透過靈活的高吞吐量 API 實現強大的模型微調、無縫擴展和低延遲資料處理。

如何透過 Nebius 存取 Llama 3.2 1B？

 import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.studio.nebius.com/v1/",
    api_key=os.environ.get("NEBIUS_API_KEY")
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama/llama-3.2-1b",
    max_tokens=8192,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
    messages=[]
)

print(response.to_json())

Llama 3.2 1B 取得了難得的平衡：高效能、低資源需求，並可透過現代 API 輕鬆存取。無論您是在筆電 GPU 上部署，還是擴展雲端應用，這個模型都是經濟實惠的強大工具。而有了像 Novita AI 這樣提供免費存取和擴展功能的平台，開發者現在沒有理由不開始使用。

常見問題

Llama 3.2 1B 是開源的嗎？

是的，它完全開源，由 Meta 開發。

運行 Llama 3.2 1B 需要什麼硬體？

推論：3.14 GB VRAM（例如 RTX 4060）
微調：14.11 GB VRAM（例如 RTX 4090）

如何在沒有 GPU 的情況下使用 Llama 3.2 1B？

使用 Novita AI 的免費 API。只需登入、取得金鑰，然後開始呼叫模型。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型，同時提供價格合理且可靠的 GPU 雲端用於建置和擴展。

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