LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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LLaMA-1 (65B) de Meta et Llama 2 (70B) de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. LLaMA-1 (65B) propose une fenêtre de contexte de 2K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 2 (70B) offre 4.1K tokens de contexte à $0.40/$0.80 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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LLaMA-1 (65B)
Modèle de Base à Poids OuvertsLLaMA-1 (65B) 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 2K, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 2 (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 4K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- LLaMA-1 (65B) is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 2 (70B) has a larger context window (4K vs 2K tokens).
- Llama 2 (70B) is faster at 55 tok/s vs 45 tok/s.
| Caractéristique | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 25 | 31 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.23 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
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.
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 750 ms
- Poids ouverts (65B (also 7B, 13B, 33B)) 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 2 (70B) · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 4K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105)
- Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 600 ms
- Poids ouverts (70B (also 7B, 13B)) 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 | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/LLaMA-1-(65B) | meta-llama/Llama-2-(70B) |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2023-02 | 2023-07 |
| Knowledge Cutoff | 2022 | September 2022 |
| Architecture | Decoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU | Grouped-Query Attention (GQA) Transformer |
| Parameters | 65B (also 7B, 13B, 33B) | 70B (also 7B, 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) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.1/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) · 40 GB VRAM (4-bit Quantized) · 140 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-1 (65B) vs Llama 2 (70B): Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, LLaMA-1 (65B) or Llama 2 (70B)?
Llama 2 (70B) is more intelligent. It scores 31 compared with 25 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 2 (70B) is faster, generating 55 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
LLaMA-1 (65B) is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.23 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 2 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
Llama 2 (70B) has a larger context window, supporting 4.1K tokens compared with 2K tokens.
Verdict
LLaMA-1 (65B) (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.) et Llama 2 (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 : Llama 2 (70B) domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 2 (70B) assure un débit supérieur et LLaMA-1 (65B) offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, LLaMA-1 (65B) ou Llama 2 (70B) ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 2 (70B) prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre LLaMA-1 (65B) et Llama 2 (70B) ?+
LLaMA-1 (65B) est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.40 / $0.80 pour Llama 2 (70B). En coût pondéré, LLaMA-1 (65B) est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
LLaMA-1 (65B) prend en charge 2K tokens contre 4.1K tokens pour Llama 2 (70B). Côté vitesse de génération, Llama 2 (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 Meta et Meta, fiches système et benchmarks indépendants (2026).