Llama 3.1 70B vs OLMo 2 13B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Llama 3.1 70B من Meta وOLMo 2 13B من AI2 من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama 3.1 70B نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر OLMo 2 13B سياقًا بحجم 32.8K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.1 70B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 3.1 70B من Meta مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 75/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
OLMo 2 13B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج OLMo 2 13B من AI2 مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 33K وسرعة 130 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 71/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.1 70B has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- OLMo 2 13B is faster at 130 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Llama 3.1 70B | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 71 |
Provider | Meta | AI2 |
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 text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 52% | N/A |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 400 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (70B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
OLMo 2 13B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 33K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (MMLU-Pro 66% · Arena Elo 1200)
- سرعة توليد عالية تبلغ 130 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 310 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (13B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 70B | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 6K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 70B | OLMo 2 13B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-70B | olmo-2-13b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-11 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | August 2024 |
| Architecture | High-capacity dense multilingual transformer | Fully Open Research Transformer (Data, Code & Weights) |
| Parameters | 70B | 13B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (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 & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / 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 Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 8 GB VRAM (4-bit Quantized) · 28 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.1 70B vs OLMo 2 13B: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 70B or OLMo 2 13B?
Llama 3.1 70B is more intelligent. It scores 75 compared with 71 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
OLMo 2 13B is faster, generating 130 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
OLMo 2 13B has lower latency, with a time to first token of 0.31s compared with 0.40s.
Which model has a larger context window?
Llama 3.1 70B has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Llama 3.1 70B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وOLMo 2 13B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama 3.1 70B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم OLMo 2 13B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama 3.1 70B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama 3.1 70B أم OLMo 2 13B؟+
يتصدر Llama 3.1 70B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Llama 3.1 70B وOLMo 2 13B؟+
يبلغ سعر Llama 3.1 70B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر OLMo 2 13B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama 3.1 70B الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Llama 3.1 70B سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 32.8K رمز لنموذج OLMo 2 13B، بينما يتفوق OLMo 2 13B في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Llama 3.1 70B ضد Llama 3.1 405B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 3.1 8B ضد Llama 3.1 70B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 3.2 11B Vision ضد OLMo 2 13B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
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.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Meta وAI2 وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).