GPT-2 vs LLaMA-1 (65B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-2とMetaのLLaMA-1 (65B)は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-2は1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のLLaMA-1 (65B)は2K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-2
オープンウェイト基盤モデルOpenAI の GPT-2 は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。1K のコンテキストウィンドウ、毎秒 120 トークンの生成速度、知能指数 12/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1K tokens
N/A
LLaMA-1 (65B)
オープンウェイト基盤モデルMeta の LLaMA-1 (65B) は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。2K のコンテキストウィンドウ、毎秒 45 トークンの生成速度、知能指数 25/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- LLaMA-1 (65B) has a larger context window (2K vs 1K tokens).
- GPT-2 is faster at 120 tok/s vs 45 tok/s.
| Feature | GPT-2 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 12 | 25 |
Provider | OpenAI | 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 | 1K tokens~2 A4 pages of text | 2K tokens~3 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 1K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-2 · Strengths & Key Advantages
- 1K のコンテキストウィンドウと最大 1K トークンの出力容量（MMLU-Pro 15.2% · Arena Elo 750）
- 毎秒 120 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 300ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (1.5B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- 2K のコンテキストウィンドウと最大 2K トークンの出力容量（MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020）
- 毎秒 45 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 750ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (65B (also 7B, 13B, 33B))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-2 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-2 | LLaMA-1 (65B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-2 | meta-llama/LLaMA-1-(65B) |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2019-02 | 2023-02 |
| Knowledge Cutoff | 2019 | 2022 |
| Architecture | 48-layer Decoder Transformer | Decoder-Only Transformer with RoPE & SwiGLU |
| Parameters | 1.5B | 65B (also 7B, 13B, 33B) |
| 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 | 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 40 GB VRAM (4-bit Quantized) · 140 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | 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 |
GPT-2 vs LLaMA-1 (65B): よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-2 or LLaMA-1 (65B)?
LLaMA-1 (65B) is more intelligent. It scores 25 compared with 12 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-2 is faster, generating 120 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model has lower latency?
GPT-2 has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
LLaMA-1 (65B) has a larger context window, supporting 2K tokens compared with 1K tokens.
総合評価
GPT-2（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLLaMA-1 (65B)（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLLaMA-1 (65B)がリードし、応答速度とスループットではGPT-2が優れ、APIコスト効率ではGPT-2が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-2 と LLaMA-1 (65B) のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では LLaMA-1 (65B) が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-2 と LLaMA-1 (65B) ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-2 は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、LLaMA-1 (65B) は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では GPT-2 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-2 が 1K トークン、LLaMA-1 (65B) が 2K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-2 がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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公的ソース: OpenAIおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。