Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemma 4 31B de Google et Llama 3.3 70B de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemma 4 31B propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 3.3 70B offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemma 4 31B
Raisonnement à Poids OuvertsGemma 4 31B de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligence de 81/100 et un tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Llama 3.3 70B
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.3 70B de Meta est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 280 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 39.5%).
| Caractéristique | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 38 |
Provider | 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 | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 39.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 48.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 31B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
- Poids ouverts (31B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
- Débit rapide de 280 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 250 ms
- Poids ouverts (70B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.21 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-31b | meta-llama/Llama-3.3-70B |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2023 |
| Architecture | Dense open reasoning transformer with native thinking | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 31B | 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 | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 67 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Llama 3.3 70B?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.3 70B is faster, generating 280 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 70B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Gemma 4 31B (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 3.3 70B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemma 4 31B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.3 70B assure un débit supérieur et Gemma 4 31B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemma 4 31B ou Llama 3.3 70B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemma 4 31B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemma 4 31B et Llama 3.3 70B ?+
Gemma 4 31B est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 3.3 70B. En coût pondéré, Gemma 4 31B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemma 4 31B prend en charge 262.1K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.3 70B. Côté vitesse de génération, Llama 3.3 70B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Google et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).