Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

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Llama 3.1 8BProfile

Llama 3.1 70BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.1 8B

Modelo Base de Pesos Abiertos

Llama 3.1 8B 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 160 tokens/s, índice de inteligencia de 60/100 y tari

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

Llama 3.1 70B

Modelo Base de Pesos Abiertos

Llama 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

Intelligence Index75 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Diferencias Clave de un Vistazo

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Característica	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%

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Llama 3.1 70B

+20.0% SWE-bench lead

Costo

Tied

Identical monthly runtime cost

Velocidad

Llama 3.1 8B

+113% faster generation

Contexto

Tied

128K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.1 8BLlama 3.1 70B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

22%vs42%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vs52%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

65%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1245ptsvs1330pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs75 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Llama 3.1 8B0.22s

Llama 3.1 70B0.40s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.1 8B3.35s

Llama 3.1 70B7.07s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 3.1 8B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.1 70B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
Rendimiento ágil de 160 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
Pesos abiertos (8B) 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

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

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

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	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: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Llama 3.1 8B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como 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.) destacan en producción: Llama 3.1 70B lidera en inteligencia general y programación, Llama 3.1 8B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3.1 8B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Llama 3.1 8B o Llama 3.1 70B?+

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 8B frente a Llama 3.1 70B?+

Llama 3.1 8B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 3.1 70B cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Llama 3.1 8B es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Llama 3.1 8B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Llama 3.1 70B. En velocidad de inferencia, Llama 3.1 8B ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B

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Llama 3.1 8B

Llama 3.1 70B

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Latencia y Tiempo de Respuesta

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B: Respuestas Rápidas (FAQ)

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