Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 70B de Meta et Llama 3.1 405B de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama 3.1 70B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 3.1 405B 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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Llama 3.1 70B
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.1 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 75 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
Llama 3.1 405B
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.1 405B 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 50 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
41.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama 3.1 70B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 70B is faster at 75 tok/s vs 50 tok/s.
- Llama 3.1 70B leads on SWE-bench coding (42.0% vs 41.5%).
| Caractéristique | Llama 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 48 |
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 | $0.53 / 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 | 75 tok/s | 50 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 41.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 52% | 53% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.75 / 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.
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 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 400 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
Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
- Débit rapide de 50 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 850 ms
- Poids ouverts (405B) 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 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 6K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Llama 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-70B | meta-llama/Llama-3.1-405B |
| 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 | High-capacity dense multilingual transformer | World’s Largest Open Foundation Transformer |
| Parameters | 70B | 405B |
| 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) · 251 GB VRAM (4-bit Quantized) · 871 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 Llama 3.1 405B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 70B or Llama 3.1 405B?
Llama 3.1 70B is more intelligent. It scores 75 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 70B is faster, generating 75 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 70B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 70B has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.85s.
Verdict
Llama 3.1 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.) et Llama 3.1 405B (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 3.1 70B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.1 70B assure un débit supérieur et Llama 3.1 70B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 3.1 70B ou Llama 3.1 405B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 3.1 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 3.1 70B et Llama 3.1 405B ?+
Llama 3.1 70B est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 3.1 405B. En coût pondéré, Llama 3.1 70B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama 3.1 70B prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.1 405B. Côté vitesse de génération, Llama 3.1 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).