Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien

Beliebige Modelle wechseln & vergleichen

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Llama 3.2 11B VisionProfile

Llama 3.1 8BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.2 11B Vision

Nativ Multimodale KI

Llama 3.2 11B Vision von Meta ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 120 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 66/100 und kostenlosem Open-We

Intelligence Index66 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Llama 3.1 8B

Open-Weights-Basismodell

Llama 3.1 8B von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 60/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Llama 3.1 8B is faster at 160 tok/s vs 120 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Llama 3.2 11B Vision	Llama 3.1 8B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	66	60
Provider	Meta	Meta
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	120 tok/s	160 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	22%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	38%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Llama 3.1 8B

+33% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.2 11B VisionLlama 3.1 8B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs22%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs38%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

68%vs65%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1285ptsvs1245pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

120 tok/s vs160 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Llama 3.2 11B Vision0.31s

Llama 3.1 8B0.22s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.2 11B Vision4.48s

Llama 3.1 8B3.35s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 3.2 11B Vision Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.1 8B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages

128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285)
Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 120 Token/Sekunde bei nur 310 ms Erstlatenz (TTFT)
Offene Modellgewichte (11B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama

Considerations & Trade-offs

Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 220 ms Erstlatenz (TTFT)
Offene Modellgewichte (8B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama

Considerations & Trade-offs

Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Llama 3.2 11B Vision	Llama 3.1 8B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	3K	4K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 3.2 11B Vision	Llama 3.1 8B
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision	meta-llama/Llama-3.1-8B
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-09	2024-07
Knowledge Cutoff	December 2023	December 2023
Architecture	Multimodal cross-attention vision-language transformer	Dense auto-regressive multilingual transformer
Parameters	11B	8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 24 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text
Output Modalities	text	text

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.2 11B Vision or Llama 3.1 8B?

Llama 3.2 11B Vision is more intelligent. It scores 66 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 8B is faster, generating 160 tokens per second compared with 120 tokens per second.

Which model has lower latency?

Llama 3.1 8B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.31s.

Fazit

Sowohl Llama 3.2 11B Vision (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.1 8B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 3.2 11B Vision führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.1 8B liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 3.2 11B Vision ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 3.2 11B Vision oder Llama 3.1 8B?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 3.2 11B Vision vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 3.2 11B Vision und Llama 3.1 8B?+

Llama 3.2 11B Vision kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.1 8B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 3.2 11B Vision günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Llama 3.2 11B Vision bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Llama 3.1 8B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.1 8B vorn.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B

Beliebige Modelle wechseln & vergleichen

Llama 3.2 11B Vision

Llama 3.1 8B

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Latenz & Antwortzeit

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Technische Spezifikationen

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: Schnelle Antworten (FAQ)

Fazit

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Related reading