LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
LLaMA-1 (65B) dari Meta dan Llama 2 (70B) dari Meta adalah dua model AI unggulan. LLaMA-1 (65B) menawarkan jendela konteks 2K token dengan harga $0.00/$0.00 per 1 juta token, sedangkan Llama 2 (70B) menyediakan konteks 4.1K token seharga $0.40/$0.80 per 1 juta token. Berikut perbandingan lengkap benchmark, latensi, dan biayanya.
Ganti & Bandingkan Model Apa Saja
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
LLaMA-1 (65B)
Model Dasar Bobot TerbukaLLaMA-1 (65B) dari Meta adalah model AI yang dirancang untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, menghadirkan jendela konteks 2K, kecepatan 45 token/detik, indeks kecerdasan 25/100, serta akses gratis ope
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
Model Dasar Bobot TerbukaLlama 2 (70B) dari Meta adalah model AI yang dirancang untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, menghadirkan jendela konteks 4K, kecepatan 55 token/detik, indeks kecerdasan 31/100, serta tarif $0.4/$0.8
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
Perbedaan Utama Sekilas
- LLaMA-1 (65B) is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 2 (70B) has a larger context window (4K vs 2K tokens).
- Llama 2 (70B) is faster at 55 tok/s vs 45 tok/s.
| Feature | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 25 | 31 |
Provider | Meta | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.23 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Siapa Unggul di Mana?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Skor Benchmark Terverifikasi
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latensi & Waktu Respons
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulator Biaya Token Interaktif
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 2K dengan kapasitas output maksimum hingga 2K token (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
- Kecepatan generasi tinggi 45 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 750 ms
- Bobot terbuka (65B (also 7B, 13B, 33B)) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
Llama 2 (70B) · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 4K dengan kapasitas output maksimum hingga 4K token (MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105)
- Kecepatan generasi tinggi 55 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 600 ms
- Bobot terbuka (70B (also 7B, 13B)) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (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 |
Spesifikasi Teknis
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | LLaMA-1 (65B) | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/LLaMA-1-(65B) | meta-llama/Llama-2-(70B) |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2023-02 | 2023-07 |
| Knowledge Cutoff | 2022 | September 2022 |
| Architecture | Decoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU | Grouped-Query Attention (GQA) Transformer |
| Parameters | 65B (also 7B, 13B, 33B) | 70B (also 7B, 13B) |
| 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) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.1/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) · 40 GB VRAM (4-bit Quantized) · 140 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-1 (65B) vs Llama 2 (70B): Jawaban Cepat (FAQ)
Which is more intelligent, LLaMA-1 (65B) or Llama 2 (70B)?
Llama 2 (70B) is more intelligent. It scores 31 compared with 25 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 2 (70B) is faster, generating 55 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
LLaMA-1 (65B) is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.23 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 2 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
Llama 2 (70B) has a larger context window, supporting 4.1K tokens compared with 2K tokens.
Kesimpulan
Baik LLaMA-1 (65B) (Sangat cocok untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) maupun Llama 2 (70B) (Sangat cocok untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) sangat tangguh: Llama 2 (70B) unggul dalam penalaran dan pemrograman, Llama 2 (70B) memberikan kecepatan generasi token lebih tinggi, dan LLaMA-1 (65B) lebih hemat biaya untuk penggunaan API skala besar.
Pertanyaan Umum (FAQ)
Mana yang lebih baik untuk coding dan penalaran, LLaMA-1 (65B) atau Llama 2 (70B)?+
Dalam indeks kecerdasan gabungan dan benchmark coding, Llama 2 (70B) memimpin. Lihat skor SWE-bench dan GPQA di atas untuk detailnya.
Berapa perbandingan harga API LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)?+
LLaMA-1 (65B) mengenakan biaya $0.00 / $0.00 per 1M token input/output, sedangkan Llama 2 (70B) sebesar $0.40 / $0.80. Secara keseluruhan, LLaMA-1 (65B) lebih hemat biaya.
Model mana yang memiliki jendela konteks lebih besar dan kecepatan lebih tinggi?+
LLaMA-1 (65B) mendukung konteks 2K token dibandingkan 4.1K token pada Llama 2 (70B), sementara Llama 2 (70B) unggul dalam kecepatan output token per detik.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- GPT-2 vs LLaMA-1 (65B): Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Mistral 7B vs Llama 2 (70B): Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Sumber resmi: Dokumentasi API resmi Meta & Meta serta evaluasi benchmark independen (2026).