İçeriğe geç
Çalıştığı yer:FranceYapıldığı yer:United States
OVH AI Endpoints (GRA)

Llama-3.1-8B-Instruct

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme73 runs
42790715771236363150005-2806-15ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

100
Kod üretimi
97
Çok dilli
100
Akıl yürütme
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — Llama-3.1-8B-Instruct
$0.1000 1M giriş token başına
$0.1000 1M çıkış token başına
≈ <$0.0001 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.1000
1M çıkış token başına$0.1000

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.1000

input / 1M

— stable

$0.1000

output / 1M

— stable

2026-06-142026-06-142026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)1538 / avg 1872
46815

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

ownedBy: meta-llama
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-589/100 · 8 runs
6 correct2 partial0 wrong75% accuracy
2026-06-14

No performance data available in current benchmark window

The current benchmark window shows no test runs or performance data for Llama-3.1-8B-Instruct by OVH AI Endpoints. This represents a complete absence of measurable results compared to the previous window, which recorded an overall quality score of 95.0 out of 100 with strong multilingual performance at 95 points and a p50 latency of 12823 milliseconds. Without current data, it is impossible to assess whether the model maintains its previous performance levels or has experienced changes in quality, latency, or reliability. The lack of test runs could indicate service availability issues, endpoint configuration changes, or gaps in benchmark coverage during this measurement period. Users should be aware that the previous benchmark established a baseline showing capable performance, particularly in multilingual tasks. However, the absence of current validation data means there is no recent confirmation of model behavior or performance characteristics. Organizations relying on this endpoint should verify availability and conduct their own testing before deploying production workloads until new benchmark data becomes available.

Quality

Latency p50

Test runs

0

No test runs recorded No current performance data Cannot verify model availability
Son otomatik test
15 Haz 2026 · 08:00 UTC · Hız testi
P50 gecikme
130 ms
P95 gecikme
232 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·15 Haziran 2026