Head-to-Head Model Comparison

Llama 4 Behemoth vs Llama 5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Llama 4 BehemothProfile

Llama 5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 4 Behemoth

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 4 Behemoth प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 10M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 93/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index93 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

10M tokens

SWE-bench Verified:

75%

Llama 5

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Meta का Llama 5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 5M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index94 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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%).

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

Feature	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%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 4 Behemoth

+1.0% SWE-bench lead

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Llama 5

+44% faster generation

Context

Llama 4 Behemoth

10M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Llama 4 BehemothLlama 5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

75%vs74%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

82%vs84%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.5%vs87%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1490ptsvs1485pts

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs88%

Long-Context Reasoning

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

95%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

45 tok/s vs65 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 4 Behemoth1.20s

Llama 50.85s

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

Llama 4 Behemoth12.31s

Llama 58.54s

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 4 Behemoth Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 5 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages

10M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 75% · GPQA Diamond 82%)
45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1200ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2T total / 288B (16-of-2 MoE)) — 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 5 · Strengths & Key Advantages

5M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (600B+ total (~40-80B )) — 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 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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Llama 4 Behemoth vs Llama 5: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Llama 4 Behemoth (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 5 (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 5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 4 Behemoth बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 4 Behemoth या Llama 5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 4 Behemoth और Llama 5 में किसका API सस्ता है?+

Llama 4 Behemoth की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 5 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 4 Behemoth अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 4 Behemoth में 10M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 5 में 5M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 5 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

Feature	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

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 4 Behemoth

Llama 5

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 4 Behemoth vs Llama 5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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