Head-to-Head Model Comparison

Llama 4 Maverick vs Llama 3.3 70B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Llama 4 MaverickProfile

Llama 3.3 70BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 4 Maverick

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Meta का Llama 4 Maverick टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 84/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index84 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

62%

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%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Llama 4 Maverick is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 4 Maverick has a larger context window (1M vs 128K tokens).
Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 85 tok/s.
Llama 4 Maverick leads on SWE-bench coding (62.0% vs 39.5%).

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Feature	Llama 4 Maverick	Llama 3.3 70B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	84	38
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	$0.07 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	85 tok/s	280 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	62%	39.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	72.5%	48.9%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.10 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 4 Maverick

+22.5% SWE-bench lead

Cost

Llama 4 Maverick

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Llama 3.3 70B

+229% faster generation

Context

Llama 4 Maverick

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Llama 4 MaverickLlama 3.3 70B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

62%vs39.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

72.5%vs48.9%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs71%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1415ptsvs1285pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs7.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs26.1%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs23.7%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs42.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs56.2%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs63.9%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs280 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 Maverick0.55s

Llama 3.3 70B0.25s

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

Llama 4 Maverick6.43s

Llama 3.3 70B2.04s

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 Maverick Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.3 70B Monthly API Bill

$0.15 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 4 Maverick saves approximately $0.15 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Llama 4 Maverick · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 72.5%)
85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 550ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (17B (400B total 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 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

Token Use & Task Economics

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

Metric	Llama 4 Maverick	Llama 3.3 70B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.21
Output Tokens / Task Tokens generated per task	15K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 4 Maverick	Llama 3.3 70B
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-4-Maverick	meta-llama/Llama-3.3-70B
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-04	2024-12
Knowledge Cutoff	January 2025	December 2023
Architecture	High-capacity sparse MoE multimodal transformer (17B active / 400B total)	Dense Autoregressive Transformer
Parameters	17B (400B total MoE)	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)	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)	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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 11 GB VRAM (4-bit Quantized) · 37 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, vision	text
Output Modalities	text	text

Llama 4 Maverick vs Llama 3.3 70B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 4 Maverick or Llama 3.3 70B?

Llama 4 Maverick is more intelligent. It scores 84 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 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 4 Maverick is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (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 0.55s.

Which model has a larger context window?

Llama 4 Maverick has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

Llama 4 Maverick (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.3 70B (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 4 Maverick जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.3 70B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 4 Maverick बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 4 Maverick या Llama 3.3 70B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 4 Maverick आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 4 Maverick और Llama 3.3 70B में किसका API सस्ता है?+

Llama 4 Maverick की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.3 70B की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Llama 4 Maverick अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 4 Maverick में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.3 70B में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.3 70B 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)

Llama 4 Maverick vs Llama 3.3 70B

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 4 Maverick

Llama 3.3 70B

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Llama 4 Maverick · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 4 Maverick vs Llama 3.3 70B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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