Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.2 11B Vision de Meta et Llama 3.1 8B de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama 3.2 11B Vision propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 3.1 8B offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Llama 3.2 11B Vision
IA Multimodale NativeLlama 3.2 11B Vision de Meta est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligen
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128K tokens
N/A
Llama 3.1 8B
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.1 8B de Meta est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence d
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128K tokens
22%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285)
- Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 310 ms
- Poids ouverts (11B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Poids ouverts (8B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Llama 3.2 11B Vision (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 3.1 8B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama 3.2 11B Vision domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.1 8B assure un débit supérieur et Llama 3.2 11B Vision offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 3.2 11B Vision ou Llama 3.1 8B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 3.2 11B Vision prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Llama 3.2 11B Vision et Llama 3.1 8B ?+
Llama 3.2 11B Vision est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 3.1 8B. En coût pondéré, Llama 3.2 11B Vision est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama 3.2 11B Vision prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.1 8B. Côté vitesse de génération, Llama 3.1 8B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Meta et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).