Llama-3.1-8B-Instruct (Arkanecloud)

该模型属于 Llama 3.1 家族，是 8B 规模的指令微调版本，通过 Eden AI 以托管接口提供，底层由 Arkanecloud 承载。它要解决的核心问题是：在保持较低调用成本的前提下，提供一个支持超长上下文的通用文本模型。131072 tokens 的上下文窗口意味着可以一次性放入较长的文档、多轮对话历史或较大规模的代码片段；单次最大输出 4096 tokens，适合回答、摘要、结构化输出等中等长度生成任务。能力上标注了推理、工具调用与温度调节，说明它可以接入函数调用式的工作流，也能通过温度参数在稳定输出与发散生成之间调整。知识截止时间为 2023 年 12 月，涉及更新事件时需要外部检索补充。开源权重意味着可以自行部署或迁移，减少对单一服务商的绑定。

选型建议需要长上下文、低成本且以文本理解和工具调用为主时选它；追求高难度推理、多模态或最新知识时不适合。

• 搭建长文档问答与摘要流程，把整份报告或合同放入上下文后抽取要点
• 为客服或内部知识库接入多轮对话，并用工具调用查询业务系统
• 批量完成文本分类、信息抽取、改写与结构化输出等低成本任务
• 作为轻量智能体的决策与调度模型，配合函数调用串联多个步骤
• 在需要自行部署或迁移的场景中，基于开源权重做本地化验证

沿用 Llama 3.1 的稠密解码器结构，8B 参数量在能力与推理成本之间取平衡，指令微调版本针对对话与指令跟随做了对齐。

• 结构基于 Llama 3.1 系列的稠密 Transformer 解码器，8B 规模，只处理文本输入与文本输出，不涉及多模态分支。
• 能力支持工具调用与温度调节，配合 131072 tokens 上下文，适合把长文档与函数定义一起放入提示中完成多步任务。
• 披露具体层数、注意力实现与训练 token 量等细节，本站未收录，公开资料对 8B 版本的细粒度说明有限。

开源权重

是

模型家族

llama

许可证

—

参数规模

—

没有第三方跑分可引用，只能从参数规模、上下文与能力标注做定性判断：长上下文与工具调用是主要卖点，复杂推理不是强项。

• 强项131072 tokens 上下文在同价位中较突出，长文档问答、多轮对话与批量文本处理不易被截断，工具调用便于搭建轻量工作流。
• 短板8B 规模面对多步数学、复杂代码重构或高难度推理时稳定性弱于更大参数模型，知识截止 2023-12，时效性问题需检索补足。
• 适合对延迟与成本敏感、任务以理解、抽取、改写、分类和简单代理执行为主的场景，比大模型更划算。

官方标价输入输出均为 0.15 美元/百万 tokens，缓存读 0.03 美元/百万 tokens，属于低价档位，但不同接入平台报价差异明显。

• 定位输入输出同价的平价档，缓存读价格约为标准输入价的五分之一，适合高重复前缀的提示词复用场景。
• 横向对比比同系列 70B 版本输入价低约八成以上，比 3B 版本贵，处于 8B 这一中间档，性能与成本折中。
• 平台差价Requesty 报出 0.05 美元/百万 tokens，比官方价低约三分之二；models.dev 及 edenai 条目与官方价一致。
• 省钱长系统提示或固定文档走缓存读，能显著压低重复调用成本；批量离线任务优先选低价平台并做好故障切换。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.15/M / $0.15/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的公开跑分，任何能力比较只能基于参数规模与上下文等结构性信息，不宜当作实测结论。
• 边界仅支持文本输入输出，单次输出上限 4096 tokens，知识截止 2023-12，超出这些范围的需求需另作方案。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。