LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
LLaMA-1 (65B) by Meta and Llama 2 (70B) by Meta represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, LLaMA-1 (65B) holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, LLaMA-1 (65B) is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Llama 2 (70B) provides an expanded memory horizon with 4K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 2 (70B) leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
LLaMA-1 (65B)
ওপেন-সোর্স অনুঘটকMeta AI-এর foundational ওপেন গবেষণা মডেল যা ignited আধুনিক ওপেন-সোর্স AI revolution সহ rotary positional embeddings এবং efficient pre-training.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
বাণিজ্যিক ওপেন মাইলফলকMeta-র commercially licensed ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল developed সহ Grouped-Query Attention এবং Ghost Attention এর জন্য বর্ধিত dialogues.
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- LLaMA-1 (65B) is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 2 (70B) has a larger context window (4K vs 2K tokens).
- Llama 2 (70B) is faster at 55 tok/s vs 45 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 25 | 31 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.23 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
LLaMA-1 (65B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Catalyzed entire ওপেন-সোর্স LLM community (Alpaca, Vicuna, llama.cpp)
- Introduced Rotary Position Embeddings (RoPE) এবং RMSNorm now মানদণ্ড জুড়ে LLMs
- Outperformed GPT-3 (175B) despite being কম চেয়ে half এর প্যারামিটার size
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Original রিলিজ restricted প্রতি non-বাণিজ্যিক একাডেমিক গবেষণা
- ছোট 2,048 কনটেক্সট উইন্ডো এবং lacked নির্দেশনা tuning
Llama 2 (70B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- প্রথম Llama family রিলিজ সহ permissive বাণিজ্যিক license (আওতায় 700M MAU)
- Incorporated Grouped-Query Attention (GQA) এর জন্য 2x দ্রুততর KV-cache ইনফারেন্স
- Extensive red-teaming এবং সুরক্ষা tuning via dual RLHF reward মডেলগুলো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 4,096 টোকেন
- Modest কোডিং benchmark scores এর তুলনায় প্রোপ্রাইটারি ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/LLaMA-1-(65B) | meta-llama/Llama-2-(70B) |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2023-02 | 2023-07 |
| নলেজ কাটঅফ | 2022 | September 2022 |
| আর্কিটেকচার | Decoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU | Grouped-Query Attention (GQA) Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 65B (also 7B, 13B, 33B) | 70B (also 7B, 13B) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 4K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 40 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 140 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B): সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, LLaMA-1 (65B) or Llama 2 (70B)?
Llama 2 (70B) is more intelligent. It scores 31 compared with 25 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 2 (70B) is faster, generating 55 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
LLaMA-1 (65B) is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.23 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 2 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
Llama 2 (70B) has a larger context window, supporting 4.1K tokens compared with 2K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose LLaMA-1 (65B) if your priority is Academic architecture study and running ultra-quantized weights on local devices. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 2 (70B) if your workflow prioritizes Self-hosted enterprise private clouds and local on-premises compliance deployments. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does LLaMA-1 (65B) compare to Llama 2 (70B) in API token pricing and cost per token?+
LLaMA-1 (65B) costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Llama 2 (70B) costs $0.40 input and $0.80 output. Overall, LLaMA-1 (65B) is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: LLaMA-1 (65B) or Llama 2 (70B)?+
LLaMA-1 (65B) supports a context window of 2K tokens (~2k words), while Llama 2 (70B) supports 4K tokens (~3k words). Therefore, Llama 2 (70B) can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: LLaMA-1 (65B) or Llama 2 (70B)?+
LLaMA-1 (65B) scores at the frontier of coding benchmarks, while Llama 2 (70B) scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, LLaMA-1 (65B) provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between LLaMA-1 (65B) and Llama 2 (70B)?+
LLaMA-1 (65B) is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Llama 2 (70B) focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between LLaMA-1 (65B) and Llama 2 (70B)?+
LLaMA-1 (65B) generates approximately 45 tokens per second, while Llama 2 (70B) delivers 55 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 2 (70B) provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining LLaMA-1 (65B) and Llama 2 (70B) to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to LLaMA-1 (65B) to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Llama 2 (70B). This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-2 vs LLaMA-1 (65B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral 7B vs Llama 2 (70B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs