Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針

任意のAIモデルを切り替えて比較

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

Llama 3.2 11B VisionProfile

Llama 3.1 8BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.2 11B Vision

ネイティブ・マルチモーダルAI

Meta の Llama 3.2 11B Vision は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 120 トークンの生成速度、知能指数 66/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index66 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Llama 3.1 8B

オープンウェイト基盤モデル

Meta の Llama 3.1 8B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 60/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

ひと目でわかる主な違い

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 →

Feature	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%

分野別勝者スコアカード

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

検証済みベンチマークスコア比較

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

レイテンシ＆応答時間

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

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% 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 のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285）
毎秒 120 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 310ms の低遅延
オープンウェイトモデル (11B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能

Considerations & Trade-offs

非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%）
毎秒 160 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 220ms の低遅延
オープンウェイトモデル (8B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能

Considerations & Trade-offs

非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

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

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: よくある質問 (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.

総合評価

Llama 3.2 11B Vision（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 3.1 8B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLlama 3.2 11B Visionがリードし、応答速度とスループットではLlama 3.1 8Bが優れ、APIコスト効率ではLlama 3.2 11B Visionが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Llama 3.2 11B Vision と Llama 3.1 8B のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Llama 3.2 11B Vision が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Llama 3.2 11B Vision と Llama 3.1 8B ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Llama 3.2 11B Vision は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Llama 3.1 8B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Llama 3.2 11B Vision がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Llama 3.2 11B Vision が 128K トークン、Llama 3.1 8B が 128K トークンです。出力スピード（トークン/秒）では Llama 3.1 8B がリードしています。

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B

任意のAIモデルを切り替えて比較

Llama 3.2 11B Vision

Llama 3.1 8B

分野別勝者スコアカード

検証済みベンチマークスコア比較

レイテンシ＆応答時間

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: よくある質問 (FAQ)

総合評価

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