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Llama-3.2-3B-Instruct 评测成绩

来自 4 个来源、4 项基准的 4 条成绩。

开放权重 发布: 2024年9月24日 更新于 2026年10月22日 API 价格与规格 →

其他名称: llama-3.2-3b-instruct · Llama-3.2-3B-Instruct (FC) · Llama-3.2-3B · meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct · meta-llama/Llama-3.2-3B

全部评测成绩

基准 分数 名次 设定 来源类型 日期
LMArena Text 1167 367 Overall, style control on; 7936 votes; 95% CI 1159–1174“llama-3.2-3b-instruct” 官方榜单 2026年10月8日
Open LLM Leaderboard v2 24.2% 1768 Average of 6 normalised benchmarks; bfloat16; 3.213B params“meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct” 官方榜单 2025年3月13日
MMLU-Pro 22.2% 229 Overall accuracy; data source: TIGER-Lab; 3B“Llama-3.2-3B” 官方榜单 2026年3月11日
BFCL v4 (function calling) 21.9% 98 Overall accuracy; native function calling (FC)“Llama-3.2-3B-Instruct (FC)” 官方榜单 2026年10月17日
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常见问题

Llama-3.2-3B-Instruct 的这些评测分数来自哪里?

来自 Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、LMArena leaderboard dataset、MMLU-Pro leaderboard (TIGER-Lab)和Hugging Face Open LLM Leaderboard v2 (archived)。每一行都链接到原始榜单、数据集或报告,厂商自报的分数单独标注。

数据更新于:模型评测成绩(北京时间)