Llama 3 (8B) vs Llama 3 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3 (8B) de Meta et Llama 3 (70B) de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama 3 (8B) propose une fenêtre de contexte de 8.2K tokens au tarif de $0.05/$0.10 par million de tokens, tandis que Llama 3 (70B) offre 8.2K tokens de contexte à $0.35/$0.80 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Llama 3 (8B)
Inférence Ultra-RapideLlama 3 (8B) de Meta est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 8K, une vitesse de 210 tokens/s, un indice d’intelligence de 34/100 et un
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
8.2K tokens
12%
Llama 3 (70B)
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 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 8K, une vitesse de 110 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
8.2K tokens
24%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama 3 (8B) is 7.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3 (8B) is faster at 210 tok/s vs 110 tok/s.
- Llama 3 (70B) leads on SWE-bench coding (24.0% vs 12.0%).
| Caractéristique | Llama 3 (8B) | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 34 | 42 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.05 / 1M | $0.35 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.10 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.21 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 8.2K tokens~12 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 210 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 12% | 24% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 34.2% | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.09 / 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 (8B) · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 12% · GPQA Diamond 34.2%)
- Débit rapide de 210 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Poids ouverts (8B) 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 (70B) · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 46%)
- Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 420 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 | Llama 3 (8B) | Llama 3 (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 3 (8B) | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3-(8B) | meta-llama/Llama-3-(70B) |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-04 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | March 2024 | March 2024 |
| Architecture | Dense GQA Transformer with 128K Tokenizer | GQA High-Capacity 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) | Flat rate ($0.05/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.35/1M in) across full 8K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.0125/1M tokens | Cached input at $0.0875/1M tokens |
| 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 (8B) vs Llama 3 (70B): Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3 (8B) or Llama 3 (70B)?
Llama 3 (70B) is more intelligent. It scores 42 compared with 34 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3 (8B) is faster, generating 210 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3 (8B) is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3 (8B) has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.42s.
Verdict
Llama 3 (8B) (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 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 : Llama 3 (70B) domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3 (8B) assure un débit supérieur et Llama 3 (8B) offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 3 (8B) ou Llama 3 (70B) ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 3 (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 (8B) et Llama 3 (70B) ?+
Llama 3 (8B) est facturé $0.05 / $0.10 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.35 / $0.80 pour Llama 3 (70B). En coût pondéré, Llama 3 (8B) est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama 3 (8B) prend en charge 8.2K tokens contre 8.2K tokens pour Llama 3 (70B). Côté vitesse de génération, Llama 3 (8B) 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).