LLMLlama

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Meta Llama 3.1 8B,开源模型基准默认选择。

参数量

8B

上下文

128K

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7.6M

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6.6K

架构

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GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
23.8 GB
RAM 35.7 · Disk 62.3
40.4 GB
RAM 60.6 · Disk 88.3
138.2 GB
RAM 207.3 · Disk 127.3
FP88bit
14.4 GB
RAM 32.0 · Disk 50.6
30.6 GB
RAM 45.8 · Disk 76.6
127.9 GB
RAM 191.8 · Disk 115.6
INT88bit
14.4 GB
RAM 32.0 · Disk 50.6
30.6 GB
RAM 45.8 · Disk 76.6
127.9 GB
RAM 191.8 · Disk 115.6
AWQ4bit
9.8 GB
RAM 32.0 · Disk 45.0
25.8 GB
RAM 38.7 · Disk 71.0
122.9 GB
RAM 184.4 · Disk 110.0
GPTQ4bit
9.9 GB
RAM 32.0 · Disk 45.1
25.9 GB
RAM 38.8 · Disk 71.1
123.0 GB
RAM 184.5 · Disk 110.1
GGUF4bit
10.0 GB
RAM 32.0 · Disk 45.3
26.0 GB
RAM 39.0 · Disk 71.3
123.1 GB
RAM 184.7 · Disk 110.3

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Cheapest

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32 GB VRAM

$39.7/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6316

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Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 3979.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 2785.5 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$219/月

≈ 199 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 139.3 tok/s

score 0.6343

Deploy on vast ↗

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