Llama 3.1 70B vs OLMo 2 13B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 70B de Meta y OLMo 2 13B de AI2 compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Llama 3.1 70B ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que OLMo 2 13B ofrece 32.8K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Llama 3.1 70B
Modelo Base de Pesos AbiertosLlama 3.1 70B de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 75/100 y tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
OLMo 2 13B
Modelo Base de Pesos AbiertosOLMo 2 13B de AI2 es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 130 tokens/s, índice de inteligencia de 71/100 y tarifa d
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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.
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 400 ms
- Pesos abiertos (70B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
OLMo 2 13B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 33K con hasta 4K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 66% · Arena Elo 1200)
- Rendimiento ágil de 130 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 310 ms
- Pesos abiertos (13B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Llama 3.1 70B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como OLMo 2 13B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 3.1 70B lidera en inteligencia general y programación, OLMo 2 13B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3.1 70B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Llama 3.1 70B o OLMo 2 13B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 3.1 70B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Llama 3.1 70B frente a OLMo 2 13B?+
Llama 3.1 70B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que OLMo 2 13B cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Llama 3.1 70B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Llama 3.1 70B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 32.8K tokens de OLMo 2 13B. En velocidad de inferencia, OLMo 2 13B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Meta y AI2, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).