Llama 3.2 3B Instruct (Cloudflare)

该模型属于 Llama 3.2 家族，2024 年 9 月 25 日发布，权重开放，输入输出均为文本。在系列中，它的规模小于 11B Vision 版本，大于 1B 版本，定位介于极轻量和中等规模之间：比 1B 版本更能理解复杂指令，又比 8B、70B 级别的模型便宜得多。它主要解决的是低成本批量文本处理需求，例如分类、抽取、改写、摘要和简单对话，让开发者不必为每一项轻任务付出大模型的价格。本站记录其上下文窗口为 80000 tokens，单次最大输出标注为 131072 tokens，知识截止时间为 2023 年 12 月，支持温度调节这一项生成参数。当前本站仅收录 1 家平台的调用渠道，价格与 Eden AI 官方报价一致，暂无可对照的第三方跑分。

选型建议需要低成本、纯文本、短输出的常规任务时选它；任务涉及复杂推理、图像理解或强时效知识时，应改用更大参数或多模态模型。

• 批量完成商品标题、评论与工单的短文本分类和标签生成
• 对客服对话做要点摘要与结构化字段抽取
• 在低成本问答链路中承担意图识别和路由判断
• 为内容平台生成短文案初稿并进行风格改写
• 作为分层调用方案中的默认模型处理常规请求

沿用 Llama 3.2 系列的稠密解码器结构，属于面向轻量部署做优化的小参数版本，公开技术细节披露有限。

• 结构延续 Llama 系列的自回归 Transformer 路线，3B 规模定位在端侧与低成本服务之间，权重开放，可自行部署或经托管平台调用。
• 能力原生支持文本指令跟随，提供温度调节用于控制输出随机性；输入输出均为纯文本，不包含视觉通道，多模态需求需转向同系列 Vision 版本。
• 披露本站未收录该模型的公开跑分，架构层面的具体参数、层数与训练细节公开资料较少，不宜据此推断精确能力上限。

开源权重

是

模型家族

llama

作为小参数指令模型，它的表现重心在响应成本与通用文本任务，而非高难度推理。

• 强项指令跟随和日常文本处理是主要场景，分类、抽取、改写、摘要这类任务输出稳定，配合极低的输入单价适合大批量调用。
• 短板复杂多步推理、数学计算和长文档深度理解不是它的强项，知识截止 2023 年 12 月，时效性问题需靠外部检索补足。
• 适合把大模型留给难题、把常规任务下放到 3B 的分层调用策略，能在效果与开销之间取得折中。

定价处在 Llama 系列的低价位区间，输入便宜、输出偏贵，成本结构决定了它更适合短输出任务。

• 定位输入 $0.0509/M、输出 $0.335/M，输出单价明显高于输入，长回答类应用的成本主要由输出 tokens 决定。
• 横向对比同门 1B 版本输入价低约 47%，更省钱但能力更弱；8B、11B Vision 与 70B 版本输入价高出数倍到十余倍，3B 处在中间档。
• 平台差价本站仅收录 1 家平台渠道，各条目报价一致，暂无跨平台比价空间，也没有缓存读取折扣可用。
• 省钱控制输出长度、把任务写成短答形式，比换平台更能压低实际账单。

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 $0.0509/M / $0.335/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

• 口径单次最大输出标注为 131072 tokens，高于 80000 tokens 的上下文窗口，实际可用输出仍受上下文约束，规划长文生成时需留余量。
• 边界纯文本模型，不含图像理解；知识截止 2023 年 12 月；本站未收录第三方跑分，能力判断只能依据家族定位与定性描述。

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。