Llama 4 Behemoth vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 4 Behemoth de Meta et Llama 5 de Meta sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama 4 Behemoth propose une fenêtre de contexte de 10M tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 5 offre 5M 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 4 Behemoth
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 4 Behemoth 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 10M, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
10M tokens
75%
Llama 5
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 5 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 5M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de 94/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 4 Behemoth has a larger context window (10M vs 5M tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 4 Behemoth leads on SWE-bench coding (75.0% vs 74.0%).
| Caractéristique | Llama 4 Behemoth | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 94 |
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 | 10M tokens~15,000 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 75% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 82% | 84% |
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.
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.
Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 10M et capacité de sortie maximale de 64K tokens (SWE-bench Verified 75% · GPQA Diamond 82%)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1200 ms
- Poids ouverts (2T total / 288B (16-of-2 MoE)) 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 5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 5M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 850 ms
- Poids ouverts (600B+ total (~40-80B )) 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 4 Behemoth | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 20K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Llama 4 Behemoth | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-4-Behemoth | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Colossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE) | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | 2T total / 288B active (16-of-2 MoE) | 600B+ total (~40-80B active) |
| 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) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1240 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4300 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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, vision | text, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Llama 4 Behemoth vs Llama 5: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 4 Behemoth or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 5 has lower latency, with a time to first token of 0.85s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Behemoth has a larger context window, supporting 10M tokens compared with 5M tokens.
Verdict
Llama 4 Behemoth (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 5 (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 5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 5 assure un débit supérieur et Llama 4 Behemoth offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 4 Behemoth ou Llama 5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 5 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 4 Behemoth et Llama 5 ?+
Llama 4 Behemoth est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 5. En coût pondéré, Llama 4 Behemoth est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama 4 Behemoth prend en charge 10M tokens contre 5M tokens pour Llama 5. Côté vitesse de génération, Llama 5 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).