LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
LLaMA-1 (65B) от Meta и Llama 2 (70B) от Meta — две ключевые модели ИИ в своём классе. LLaMA-1 (65B) предлагает контекстное окно 2K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Llama 2 (70B) — контекст 4.1K токенов по цене $0.40/$0.80 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.
LLaMA-1 (65B)
Базовая модель с открытыми весамиLLaMA-1 (65B) от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 2K, скорость 45 ток/с и индекс интеллекта 25/100 (бесплатным доступ
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
Базовая модель с открытыми весамиLlama 2 (70B) от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 4K, скорость 55 ток/с и индекс интеллекта 31/100 (по цене $0.4/$0.8
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
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.
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 2K и генерация до 2K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
- Высокая скорость генерации 45 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 750 мс
- Открытые веса модели (65B (also 7B, 13B, 33B)) 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 2 (70B) · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 4K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105)
- Высокая скорость генерации 55 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 600 мс
- Открытые веса модели (70B (also 7B, 13B)) 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 | 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 |
Технические характеристики
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): Быстрые ответы (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.
Вердикт
И LLaMA-1 (65B) (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 2 (70B) (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 2 (70B) лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 2 (70B) обеспечивает более высокую скорость генерации, а LLaMA-1 (65B) выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: LLaMA-1 (65B) или Llama 2 (70B)?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 2 (70B). Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — LLaMA-1 (65B) или Llama 2 (70B)?+
Тариф LLaMA-1 (65B) составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 2 (70B) — $0.40 / $0.80. По смешанной стоимости выгоднее LLaMA-1 (65B).
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
LLaMA-1 (65B) поддерживает контекст 2K токенов против 4.1K токенов у Llama 2 (70B), а по скорости генерации токенов лидирует Llama 2 (70B).
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-1 против LLaMA-1 (65B): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GPT-2 против LLaMA-1 (65B): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Mistral 7B против Llama 2 (70B): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: 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 Meta и Meta, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).