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 da Meta e Llama 3.1 8B da Meta são dois modelos de IA de destaque. O Llama 3.2 11B Vision oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Llama 3.1 8B oferece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.2 11B Vision
IA Multimodal NativaO Llama 3.2 11B Vision da Meta é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 120 tokens/s, índice de inteligência de 66/
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.1 8B
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.1 8B da Meta é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 160 tokens/s, índice de inteligência de 60/100 e tarif
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
22%
Principais Diferenças em Resumo
- 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.
| 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% |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.2 11B Vision · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1285)
- Taxa de transferência rápida de 120 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 310 ms
- Pesos abertos (11B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Taxa de transferência rápida de 160 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 220 ms
- Pesos abertos (8B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Llama 3.2 11B Vision (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Llama 3.1 8B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Llama 3.2 11B Vision lidera em inteligência geral e programação, Llama 3.1 8B oferece geração mais rápida e Llama 3.2 11B Vision apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Llama 3.2 11B Vision ou Llama 3.1 8B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Llama 3.2 11B Vision leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Llama 3.2 11B Vision ou Llama 3.1 8B?+
O Llama 3.2 11B Vision custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Llama 3.1 8B custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Llama 3.2 11B Vision é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Llama 3.2 11B Vision suporta 128K tokens de contexto contra 128K tokens do Llama 3.1 8B, enquanto Llama 3.1 8B entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Meta e Meta e benchmarks independentes (2026).