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Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Meta의 Llama 3.1 70B와 Meta의 Llama 3.1 405B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Llama 3.1 70B는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Llama 3.1 405B는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Meta

Llama 3.1 70B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Meta의 Llama 3.1 70B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 75 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 75/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Meta

Llama 3.1 405B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Meta의 Llama 3.1 405B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 50 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 48/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Llama 3.1 70B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3.1 70B is faster at 75 tok/s vs 50 tok/s.
  • Llama 3.1 70B leads on SWE-bench coding (42.0% vs 41.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7548
Provider
MetaMeta
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$0.53 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s50 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%41.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
52%53%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.75 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 3.1 70B
+0.5% SWE-bench lead
Cost
Llama 3.1 70B
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.1 70B
+50% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Llama 3.1 70BLlama 3.1 405B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

42%vs41.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

52%vs53%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79.5%vs77.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1288pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs50 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 3.1 70B0.40s
Llama 3.1 405B0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3.1 70B7.07s
Llama 3.1 405B10.85s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 3.1 70B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.1 405B Monthly API Bill
$1.13 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.1 70B saves approximately $1.13 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
  • 초당 75 토큰의 빠른 처리 속도와 400ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (70B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
  • 초당 50 토큰의 빠른 처리 속도와 850ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (405B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

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

MetricLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
6K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.1 70BLlama 3.1 405B
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-3.1-70Bmeta-llama/Llama-3.1-405B
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-072024-07
Knowledge CutoffDecember 2023December 2023
ArchitectureHigh-capacity dense multilingual transformerWorld’s Largest Open Foundation Transformer
Parameters70B405B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

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

Llama 3.1 70B is more intelligent. It scores 75 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 70B is faster, generating 75 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.1 70B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.1 70B has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.85s.

종합 평가

Llama 3.1 70B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Llama 3.1 405B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Llama 3.1 70B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Llama 3.1 70B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Llama 3.1 70B가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Llama 3.1 70B와 Llama 3.1 405B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Llama 3.1 70B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Llama 3.1 70B와 Llama 3.1 405B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Llama 3.1 70B는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, Llama 3.1 405B는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Llama 3.1 70B가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Llama 3.1 70B가 128K 토큰, Llama 3.1 405B가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Llama 3.1 70B가 더 빠릅니다.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: Meta 및 Meta 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).