Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 70B da Meta e Llama 3.1 405B da Meta são dois modelos de IA de destaque. O Llama 3.1 70B oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Llama 3.1 405B oferece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Llama 3.1 70B
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.1 70B da Meta é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 75 tokens/s, índice de inteligência de 75/100 e tarif
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
Llama 3.1 405B
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.1 405B da Meta é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 50 tokens/s, índice de inteligência de 48/100 e tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
41.5%
Principais Diferenças em Resumo
- 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%).
| Feature | Llama 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 48 |
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 | $0.53 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 50 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- Taxa de transferência rápida de 75 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 400 ms
- Pesos abertos (70B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Llama 3.1 405B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
- Taxa de transferência rápida de 50 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 850 ms
- Pesos abertos (405B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 6K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 70B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-70B | meta-llama/Llama-3.1-405B |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-07 | 2024-07 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | High-capacity dense multilingual transformer | World’s Largest Open Foundation Transformer |
| Parameters | 70B | 405B |
| 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 | API / 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 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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 3.1 70B vs Llama 3.1 405B: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Llama 3.1 70B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Llama 3.1 405B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Llama 3.1 70B lidera em inteligência geral e programação, Llama 3.1 70B oferece geração mais rápida e Llama 3.1 70B apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Llama 3.1 70B ou Llama 3.1 405B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Llama 3.1 70B leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Llama 3.1 70B ou Llama 3.1 405B?+
O Llama 3.1 70B custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Llama 3.1 405B custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Llama 3.1 70B é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Llama 3.1 70B suporta 128K tokens de contexto contra 128K tokens do Llama 3.1 405B, enquanto Llama 3.1 70B entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Meta e Meta e benchmarks independentes (2026).