Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 8B von Meta und Llama 3.1 70B von Meta gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama 3.1 8B bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Llama 3.1 70B 128K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Llama 3.1 8B
Open-Weights-BasismodellLlama 3.1 8B von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 60/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
22%
Llama 3.1 70B
Open-Weights-BasismodellLlama 3.1 70B von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 75/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugan
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.1 8B is faster at 160 tok/s vs 75 tok/s.
- Llama 3.1 70B leads on SWE-bench coding (42.0% vs 22.0%).
| Feature | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 75 |
Provider | Meta | Meta |
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 | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22% | 42% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 38% | 52% |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 220 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (8B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 400 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (70B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 6K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-8B | meta-llama/Llama-3.1-70B |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-07 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Dense auto-regressive multilingual transformer | High-capacity dense multilingual transformer |
| Parameters | 8B | 70B |
| 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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 8B vs Llama 3.1 70B: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 8B or Llama 3.1 70B?
Llama 3.1 70B is more intelligent. It scores 75 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 8B is faster, generating 160 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.1 8B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.40s.
Fazit
Sowohl Llama 3.1 8B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.1 70B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 3.1 70B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.1 8B liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 3.1 8B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 3.1 8B oder Llama 3.1 70B?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 3.1 70B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 3.1 8B und Llama 3.1 70B?+
Llama 3.1 8B kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.1 70B liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 3.1 8B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Llama 3.1 8B bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Llama 3.1 70B. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.1 8B vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Meta und Meta, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).