Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.2 3B von Meta und Llama 3.2 1B von Meta gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama 3.2 3B bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Llama 3.2 1B 128K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Llama 3.2 3B
Open-Weights-BasismodellLlama 3.2 3B von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 240 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 52/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.2 1B
Open-Weights-BasismodellLlama 3.2 1B von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 320 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 42/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.2 1B is faster at 320 tok/s vs 240 tok/s.
| Feature | Llama 3.2 3B | Llama 3.2 1B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 42 |
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 | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 240 tok/s | 320 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 240 Token/Sekunde bei nur 160 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (3B) 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 3.2 1B · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 46% · Arena Elo 1110)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 320 Token/Sekunde bei nur 120 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (1B) 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 3B | Llama 3.2 1B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 3K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.2 3B | Llama 3.2 1B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.2-3B | meta-llama/Llama-3.2-1B |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-09 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Pruned and distilled compact transformer | Pruned and distilled ultra-compact transformer |
| Parameters | 3B | 1B |
| 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.2 3B or Llama 3.2 1B?
Llama 3.2 3B is more intelligent. It scores 52 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.2 1B is faster, generating 320 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.2 1B has lower latency, with a time to first token of 0.12s compared with 0.16s.
Fazit
Sowohl Llama 3.2 3B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.2 1B (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 3B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.2 1B liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 3.2 3B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 3.2 3B oder Llama 3.2 1B?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 3.2 3B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 3.2 3B und Llama 3.2 1B?+
Llama 3.2 3B kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.2 1B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 3.2 3B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Llama 3.2 3B bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Llama 3.2 1B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.2 1B vorn.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Meta und Meta, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).