Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.2 3B di Meta e Llama 3.2 1B di Meta sono due modelli di IA di riferimento. Llama 3.2 3B offre una finestra di contesto di 128K token a $0.00/$0.00 per milione di token, mentre Llama 3.2 1B mette a disposizione 128K token di contesto a $0.00/$0.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.2 3B
Modello Base a Pesi ApertiLlama 3.2 3B di Meta è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 128K, velocità di 240 token/s, indice di intelligenza di 52/100 e ta
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.2 1B
Modello Base a Pesi ApertiLlama 3.2 1B di Meta è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 128K, velocità di 320 token/s, indice di intelligenza di 42/100 e ta
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 4K token (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
- Throughput elevato di 240 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 160 ms
- Pesi aperti (3B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Llama 3.2 1B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 4K token (MMLU-Pro 46% · Arena Elo 1110)
- Throughput elevato di 320 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 120 ms
- Pesi aperti (1B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
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 |
Specifiche Tecniche
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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Llama 3.2 3B (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Llama 3.2 1B (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Llama 3.2 3B guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Llama 3.2 1B garantisce una generazione più rapida e Llama 3.2 3B offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Llama 3.2 3B o Llama 3.2 1B?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Llama 3.2 3B. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Llama 3.2 3B e Llama 3.2 1B?+
Llama 3.2 3B costa $0.00 / $0.00 per milione di token di input/output, mentre Llama 3.2 1B costa $0.00 / $0.00. Nel costo combinato, Llama 3.2 3B risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Llama 3.2 3B supporta 128K token di contesto contro 128K token di Llama 3.2 1B, mentre Llama 3.2 1B offre una velocità di generazione superiore.
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: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Llama 3.2 1B vs Qwen 2.5 32B Instruct: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Llama 3.2 90B Vision vs Llama 3.2 3B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Meta e Meta, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).