Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.5 由 tokyotech-llm 于 2025-06-12 发布，属于 Swallow 系列的日语适配模型。它沿用 Llama 3.1 的 8B 参数基座，在文本输入输出范围内做日语持续预训练与指令微调，目标是解决日语问答、摘要、改写等生成任务中对开源权重的需求。模型采用 llama3.3 许可证，权重开放，官方价格未公开；本站暂未收录其第三方跑分，也未收录托管平台，因此选型时应以实际日语任务评测和许可证合规检查为准。它更适合有自托管能力、重视数据私密性的开发团队，而不是依赖现成 API 报价的轻量用户。

选型建议需要日语优先、可自托管的 8B 文本模型时值得评估；若要求公开跑分背书、多模态或开箱即用的托管 API，则应另选方案。

• 搭建日语客服问答与常见问题检索式回答
• 对日语邮件、会议记录和合同片段做摘要与改写
• 在私有环境部署轻量日语文本生成服务
• 为日语指令微调或领域适配提供 8B 基线模型
• 生成日语商品描述、营销文案和社媒短帖
• 做日语文本分类、抽取等任务的微调起点

采用 Llama 3.1 的 decoder-only Transformer 架构，8B 参数，文本输入输出；在通用基座上进行日语持续预训练与指令微调，公开细节有限。

• 结构沿用 Llama 3.1 的 decoder-only Transformer 骨架，8B 参数规模，仅处理文本输入与文本输出，适合常规生成式任务。
• 能力在基座模型上叠加日语持续预训练与指令微调，重点面向日语理解、问答和指令跟随，而非多模态或超长上下文场景。
• 披露训练数据配比、上下文长度、对齐流程等细节公开资料较少，使用时应以实际任务评测为准，不宜直接套用同系列其他版本结论。

开源权重

是

许可证

llama3.3

参数规模

8B

本站未收录该模型的第三方跑分，以下仅依据模型定位与公开系列信息做定性判断，不涉及具体分数。

• 强项面向日语文本的指令跟随与生成，适合问答、摘要、改写等常见任务；8B 规模便于自托管和量化部署。
• 短板缺少本站可核验的公开跑分，复杂多步推理、代码与超长文档处理通常不是 8B 级模型的长项，需按任务验证。
• 适合日语优先、对数据私密性和部署成本敏感的场景；若任务以高难度推理或大规模并发为主，应评估更大模型或托管服务。

官方价格未公开，本站收录平台数为 0，暂无可直接比较的 API 报价；成本主要来自自托管算力或第三方托管。

• 定位开源权重模型，不依赖固定 API 订阅；预算取决于推理硬件、运维和量化方案，而非公开单价。
• 横向对比与同规模开源日语模型相比，缺少本站跑分和平台报价，选型时应结合许可证、日语效果和部署成本自行评测。
• 平台差价本站暂无平台收录，无法给出云厂商之间的价格差异；若通过第三方托管，需单独询价并确认许可证合规。
• 省钱8B 权重可做量化后在自有或租用算力上推理，适合用量稳定、可承担运维的团队控制长期成本。

• 口径本站未收录公开跑分，能力标注为未标注，任何效果判断都应视为定性参考，不能替代业务侧评测。
• 边界模型仅支持文本输入输出，不覆盖图像、音频等多模态任务；许可证为 llama3.3，商用与再分发需遵循相应条款。
• 版本名称含 v0.5，属迭代版本；与同系列其他版本的具体差异公开资料较少，迁移前应做小样本对比。

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。