Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.2 3B dari Meta dan Llama 3.2 1B dari Meta adalah dua model AI unggulan. Llama 3.2 3B menawarkan jendela konteks 128K token dengan harga $0.00/$0.00 per 1 juta token, sedangkan Llama 3.2 1B menyediakan konteks 128K token seharga $0.00/$0.00 per 1 juta token. Berikut perbandingan lengkap benchmark, latensi, dan biayanya.
Ganti & Bandingkan Model Apa Saja
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.2 3B
Model Dasar Bobot TerbukaLlama 3.2 3B dari Meta adalah model AI yang dirancang untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, menghadirkan jendela konteks 128K, kecepatan 240 token/detik, indeks kecerdasan 52/100, serta akses gratis o
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.2 1B
Model Dasar Bobot TerbukaLlama 3.2 1B dari Meta adalah model AI yang dirancang untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, menghadirkan jendela konteks 128K, kecepatan 320 token/detik, indeks kecerdasan 42/100, serta akses gratis o
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Perbedaan Utama Sekilas
- 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 |
Siapa Unggul di Mana?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Skor Benchmark Terverifikasi
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.
Latensi & Waktu Respons
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulator Biaya Token Interaktif
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 128K dengan kapasitas output maksimum hingga 4K token (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
- Kecepatan generasi tinggi 240 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 160 ms
- Bobot terbuka (3B) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
Llama 3.2 1B · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 128K dengan kapasitas output maksimum hingga 4K token (MMLU-Pro 46% · Arena Elo 1110)
- Kecepatan generasi tinggi 320 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 120 ms
- Bobot terbuka (1B) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
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 |
Spesifikasi Teknis
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: Jawaban Cepat (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.
Kesimpulan
Baik Llama 3.2 3B (Sangat cocok untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) maupun Llama 3.2 1B (Sangat cocok untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) sangat tangguh: Llama 3.2 3B unggul dalam penalaran dan pemrograman, Llama 3.2 1B memberikan kecepatan generasi token lebih tinggi, dan Llama 3.2 3B lebih hemat biaya untuk penggunaan API skala besar.
Pertanyaan Umum (FAQ)
Mana yang lebih baik untuk coding dan penalaran, Llama 3.2 3B atau Llama 3.2 1B?+
Dalam indeks kecerdasan gabungan dan benchmark coding, Llama 3.2 3B memimpin. Lihat skor SWE-bench dan GPQA di atas untuk detailnya.
Berapa perbandingan harga API Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B?+
Llama 3.2 3B mengenakan biaya $0.00 / $0.00 per 1M token input/output, sedangkan Llama 3.2 1B sebesar $0.00 / $0.00. Secara keseluruhan, Llama 3.2 3B lebih hemat biaya.
Model mana yang memiliki jendela konteks lebih besar dan kecepatan lebih tinggi?+
Llama 3.2 3B mendukung konteks 128K token dibandingkan 128K token pada Llama 3.2 1B, sementara Llama 3.2 1B unggul dalam kecepatan output token per detik.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Llama 3.2 1B vs Llama 3.2 11B Vision: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Llama 3.2 1B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Sumber resmi: Dokumentasi API resmi Meta & Meta serta evaluasi benchmark independen (2026).