GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Llama 3 (8B) vs Llama 3 (70B)

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Llama 3 (8B) vs Llama 3 (70B): Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Meta-এর Llama 3 (8B) এবং Meta-এর Llama 3 (70B) হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Llama 3 (8B) মডেলে রয়েছে 8.2K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.05/$0.10 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Llama 3 (70B) মডেলে রয়েছে 8.2K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.35/$0.80 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Meta

Llama 3 (8B)

আল্ট্রা-ফাস্ট লো-ল্যাটেন্সি

Meta-এর Llama 3 (8B) হলো রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 8K কনটেক্সট উইন্ডো, 210 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.05/$0.1 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 34/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে

Intelligence Index34 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

12%

Meta

Llama 3 (70B)

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

Meta-এর Llama 3 (70B) হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 8K কনটেক্সট উইন্ডো, 110 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.35/$0.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 42/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

24%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Llama 3 (8B) is 7.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3 (8B) is faster at 210 tok/s vs 110 tok/s.
  • Llama 3 (70B) leads on SWE-bench coding (24.0% vs 12.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যLlama 3 (8B)Llama 3 (70B)
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3442
Provider
MetaMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.05 / 1M$0.35 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.10 / 1M$0.80 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.21 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
8.2K tokens~12 A4 pages of text8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
210 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
12%24%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
34.2%46%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.09 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Llama 3 (70B)
+12.0% SWE-bench lead
খরচ
Llama 3 (8B)
7.5x cheaper monthly runtime
স্পিড
Llama 3 (8B)
+91% faster generation
কনটেক্সট
Tied
8.2K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Llama 3 (8B)Llama 3 (70B)
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

12%vs24%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

34.2%vs46%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

62.5%vs72%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1150ptsvs1245pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

210 tok/s vs110 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Llama 3 (8B)0.22s
Llama 3 (70B)0.42s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3 (8B)2.60s
Llama 3 (70B)4.97s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 3 (8B) মাসিক API বিল
$0.18 / month
$0.05/1M in · $0.1/1M out
Llama 3 (70B) মাসিক API বিল
$1.38 / month
$0.35/1M in · $0.8/1M out
Llama 3 (8B) saves approximately $1.19 / month (87%) under this workload.7.5x Savings

Llama 3 (8B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 8K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
  • 210 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 220ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (8B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

Llama 3 (70B) · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 8K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 4K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 46%)
  • 110 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 420ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (70B) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricLlama 3 (8B)Llama 3 (70B)
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যLlama 3 (8B)Llama 3 (70B)
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)meta-llama/Llama-3-(8B)meta-llama/Llama-3-(70B)
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2024-042024-04
নলেজ কাটঅফMarch 2024March 2024
আর্কিটেকচারDense GQA Transformer with 128K TokenizerGQA High-Capacity Transformer
প্যারামিটার স্কেল8B70B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 8K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.05/1M)পূর্ণ 8K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.0125/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.0875/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 17 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 ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

Llama 3 (8B) vs Llama 3 (70B): সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3 (8B) or Llama 3 (70B)?

Llama 3 (70B) is more intelligent. It scores 42 compared with 34 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3 (8B) is faster, generating 210 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3 (8B) is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3 (8B) has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.42s.

চূড়ান্ত মতামত

Llama 3 (8B) (রিয়েল-টাইম চ্যাট, হাই-ভলিউম রাউটিং ও আল্ট্রা-লো ল্যাটেন্সি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Llama 3 (70B) (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Llama 3 (70B) এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Llama 3 (8B) সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Llama 3 (8B) সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Llama 3 (8B) নাকি Llama 3 (70B) কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Llama 3 (70B) এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Llama 3 (8B) এবং Llama 3 (70B)-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Llama 3 (8B)-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.05 / $0.10 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Llama 3 (70B)-এর মূল্য $0.35 / $0.80। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Llama 3 (8B) বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Llama 3 (8B) মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 8.2K টোকেন এবং Llama 3 (70B) মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 8.2K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Llama 3 (8B) দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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: Meta ও Meta অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।