Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Gemma 4 31B от Google и Llama 3.3 70B от Meta — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemma 4 31B предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Llama 3.3 70B — контекст 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemma 4 31B
Открытая логическая модельGemma 4 31B от Google — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 80 ток/с и индекс интеллекта 81/100 (бесплатным дост
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Llama 3.3 70B
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.3 70B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 280 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
39.5%
Ключевые отличия кратко
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Llama 3.3 70B is faster at 280 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 39.5%).
| Feature | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 38 |
Provider | 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 | 262.1K tokens~393 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 | 80 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 39.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 48.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 31B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
- Высокая скорость генерации 80 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 480 мс
- Открытые веса модели (31B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Llama 3.3 70B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 39.5% · GPQA Diamond 48.9%)
- Высокая скорость генерации 280 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 250 мс
- Открытые веса модели (70B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.21 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemma 4 31B | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-31b | meta-llama/Llama-3.3-70B |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2023 |
| Architecture | Dense open reasoning transformer with native thinking | Dense Autoregressive Transformer |
| Parameters | 31B | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | 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) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 67 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | 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 |
Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Llama 3.3 70B?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 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 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B 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 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
Вердикт
И Gemma 4 31B (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.3 70B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemma 4 31B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.3 70B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemma 4 31B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Gemma 4 31B или Llama 3.3 70B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemma 4 31B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Gemma 4 31B или Llama 3.3 70B?+
Тариф Gemma 4 31B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.3 70B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Gemma 4 31B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Gemma 4 31B поддерживает контекст 262.1K токенов против 128K токенов у Llama 3.3 70B, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.3 70B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Command R7B против Llama 3.3 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- DeepSeek V3 против Llama 3.3 70B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 4 31B против Gemma 4 26B A4B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 4 31B против Mistral Small 4: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 4 E2B против Gemma 4 31B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.3 70B против GPT-4o mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Google и Meta, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).