Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.3 70B vs Llama 3.1 405B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Llama 3.3 70BProfile

Llama 3.1 405BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.3 70B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 3.3 70B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 280 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 38/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रद

Intelligence Index38 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

39.5%

Llama 3.1 405B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 3.1 405B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 50 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रद

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Llama 3.3 70B is 7.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 50 tok/s.
Llama 3.1 405B leads on SWE-bench coding (41.5% vs 39.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	38	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	$0.07 / 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	4K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	280 tok/s	50 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	39.5%	41.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	48.9%	53%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.10 / 1M	$0.75 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.1 405B

+2.0% SWE-bench lead

Cost

Llama 3.3 70B

7.5x cheaper monthly runtime

Speed

Llama 3.3 70B

+460% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.3 70BLlama 3.1 405B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

39.5%vs41.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48.9%vs53%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71%vs77.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1285ptsvs1288pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

7.8%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

26.1%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

23.7%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

42.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

56.2%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

63.9%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

280 tok/s vs50 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Llama 3.3 70B0.25s

Llama 3.1 405B0.85s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.3 70B2.04s

Llama 3.1 405B10.85s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 3.3 70B Monthly API Bill

$0.15 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.1 405B Monthly API Bill

$1.13 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.3 70B saves approximately $0.97 / month (87%) under this workload.7.5x Savings

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
280 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 250ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (70B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
50 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (405B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.21	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-3.3-70B	meta-llama/Llama-3.1-405B
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-12	2024-07
Knowledge Cutoff	December 2023	December 2023
Architecture	Dense Autoregressive 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 3.3 70B vs Llama 3.1 405B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.3 70B or Llama 3.1 405B?

Llama 3.1 405B is more intelligent. It scores 48 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 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.3 70B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (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 0.85s.

निष्कर्ष

Llama 3.3 70B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.1 405B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 3.1 405B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.3 70B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3.3 70B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 3.3 70B या Llama 3.1 405B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 3.1 405B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 3.3 70B और Llama 3.1 405B में किसका API सस्ता है?+

Llama 3.3 70B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.1 405B की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 3.3 70B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 3.3 70B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.1 405B में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.3 70B तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.3 70B vs Llama 3.1 405B

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 3.3 70B

Llama 3.1 405B

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 3.3 70B vs Llama 3.1 405B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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