Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 3B ve Meta tarafından sunulan Llama 3.2 1B, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Llama 3.2 3B, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Llama 3.2 1B, 128K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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 3B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 3B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 52/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Meta

Llama 3.2 1B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.2 1B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 320 token/sn hız, 42/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 3.2 3BLlama 3.2 1B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5242
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
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
240 tok/s320 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Llama 3.2 1B
+33% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.2 3BLlama 3.2 1B
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

56.5%vs46%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1190ptsvs1110pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs320 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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 3B0.16s
Llama 3.2 1B0.12s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3.2 3B2.24s
Llama 3.2 1B1.68s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 3B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.2 1B 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 3B · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
  • Sadece 160 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (3B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Llama 3.2 1B · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 46% · Arena Elo 1110)
  • Sadece 120 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 320 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricLlama 3.2 3BLlama 3.2 1B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
3K2K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.2 3BLlama 3.2 1B
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-3.2-3Bmeta-llama/Llama-3.2-1B
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-092024-09
Knowledge CutoffDecember 2023December 2023
ArchitecturePruned and distilled compact transformerPruned and distilled ultra-compact transformer
Parameters3B1B
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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.2 3B vs Llama 3.2 1B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Llama 3.2 3B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 3.2 1B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Llama 3.2 3B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.2 1B daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama 3.2 3B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Llama 3.2 3B mi yoksa Llama 3.2 1B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama 3.2 3B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Llama 3.2 3B ve Llama 3.2 1B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Llama 3.2 3B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama 3.2 1B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Llama 3.2 3B daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Llama 3.2 3B 128K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.2 1B 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.2 1B öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Resmi kaynaklar: Meta ve Meta resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).