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Llama 3.2 1B Instruct : prix, contexte et benchmarks
Llama 3.2 1B Instruct est le modèle de Meta sorti le 25 septembre 2024. Il coûte 0,03 $US par million de tokens en entrée et 0,2 $US en sortie, avec un contexte de 60 k tokens. Aucun score indépendant n'est publié pour lui à ce jour.
Ce qu'il faut savoir sur Llama 3.2 1B Instruct
C'est Meta, éditeur basé en États-Unis, qui a mis Llama 3.2 1B Instruct en ligne le 25 septembre 2024. Il accepte du texte en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 60 000 tokens, plus que 9 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 54 000 tokens d'une traite.
Sorti il y a plus de 2 ans, il appartient à une génération déjà dépassée par des modèles plus récents de la plupart des éditeurs.
Prix de Llama 3.2 1B Instruct
Sur OpenRouter, Llama 3.2 1B Instruct coûte 0,03 $US par million de tokens en entrée et 0,2 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,071 $US par million, plus cher que 5 % des modèles payants (10,7 fois moins que la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0002 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 5 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Performance et benchmarks
Epoch AI ne publie pas encore d'indice de capacités pour Llama 3.2 1B Instruct. Nous n'affichons donc aucune note de performance inventée : seuls le prix, le contexte et les fonctions entrent dans sa note.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 23,9 % | 24 sept. 2024 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 0,6 % | 24 sept. 2024 |
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il ne gère pas l'appel d'outils : il ne convient pas pour piloter un agent IA qui doit agir.
- Ses connaissances s'arrêtent à décembre 2023.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face (licence llama3.2) : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers. Avec 1 235 814 400 milliards de paramètres, il demande environ 690 565 109 Go de mémoire en quantification 4 bits. Vérifier avec le calculateur VRAM. Il a été téléchargé 3 708 648 fois sur Hugging Face le mois dernier.
Les autres modèles de Meta
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Llama Guard 4 12B | 30 avr. 2025 | 0,18 $US | — |
| Llama 4 Maverick | 5 avr. 2025 | 0,3 $US | 132,2 |
| Llama 4 Scout | 5 avr. 2025 | 0,15 $US | 129,6 |
| Llama 3.3 70B Instruct | 6 déc. 2024 | 0,16 $US | — |
| Llama 3.2 3B Instruct | 25 sept. 2024 | 0,12 $US | — |
| Llama 3.1 70B Instruct | 23 juil. 2024 | 0,4 $US | — |
| Llama 3.1 8B Instruct | 23 juil. 2024 | 0,06 $US | — |
Verdict
Note calculée : 57/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).
Points forts
- Prix bas : moins cher que 95 % des modèles payants.
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
Limites
- Pas d'appel d'outils : inutilisable comme cerveau d'un agent.
- Aucun score indépendant publié : performance non vérifiable.
- Génération ancienne, souvent remplacée par un modèle plus récent du même éditeur.
- Texte seulement : ne lit ni images ni fichiers.
À éviter si…
- vous construisez un agent qui doit appeler des outils ;
- vous analysez de longs documents d'un seul tenant ;
- vous voulez l'héberger sur un seul ordinateur grand public (≈ 690 565 109 Go requis en 4 bits).
Alternatives
- Mistral Small 30,06 $US
- Hy-MT2-1.8B0,08 $US
- Phi 40,09 $US
- MythoMax 13B0,09 $US
- Reka Edge0,1 $US
- Schematron V2 Turbo0,06 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Llama 3.2 1B Instruct ?
0,03 $US par million de tokens en entrée et 0,2 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0002 $US.
Quelle est la taille du contexte de Llama 3.2 1B Instruct ?
60 000 tokens, soit environ 45 000 mots, avec 54 000 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Llama 3.2 1B Instruct en local ?
Oui, ses poids sont publiés sous licence llama3.2. Comptez environ 690 565 109 Go de mémoire en 4 bits.
Llama 3.2 1B Instruct convient-il pour un agent IA ?
Non : sans appel d'outils, il ne peut pas agir, seulement répondre.
Quelles alternatives à Llama 3.2 1B Instruct ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Mistral Small 3, Hy-MT2-1.8B et Phi 4.
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