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Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Meta का Llama 3.2 11B Vision और Meta का Llama 3.1 8B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Llama 3.2 11B Vision में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.1 8B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Meta

Llama 3.2 11B Vision

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Meta का Llama 3.2 11B Vision टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 120 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 66/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index66 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 3.1 8B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 3.1 8B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 160 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 60/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदा

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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 →
FeatureLlama 3.2 11B VisionLlama 3.1 8B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6660
Provider
MetaMeta
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
120 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A22%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A38%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

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

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% 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 कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285)
  • 120 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 310ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (11B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
  • 160 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 220ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (8B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricLlama 3.2 11B VisionLlama 3.1 8B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
3K4K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.2 11B VisionLlama 3.1 8B
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-3.2-11B-Visionmeta-llama/Llama-3.1-8B
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-092024-07
Knowledge CutoffDecember 2023December 2023
ArchitectureMultimodal cross-attention vision-language transformerDense auto-regressive multilingual transformer
Parameters11B8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Llama 3.2 11B Vision (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.1 8B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 3.2 11B Vision जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.1 8B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3.2 11B Vision बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 3.2 11B Vision या Llama 3.1 8B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 3.2 11B Vision आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 3.2 11B Vision और Llama 3.1 8B में किसका API सस्ता है?+

Llama 3.2 11B Vision की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.1 8B की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 3.2 11B Vision अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 3.2 11B Vision में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.1 8B में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.1 8B तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Meta और Meta आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।