Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.1 8B от Meta и Llama 3.1 70B от Meta — две ключевые модели ИИ в своём классе. Llama 3.1 8B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Llama 3.1 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.
Llama 3.1 8B
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 8B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 60/100 (бесплатным дост
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
22%
Llama 3.1 70B
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 70B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 75/100 (бесплатным дост
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
42%
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Llama 3.1 8B is faster at 160 tok/s vs 75 tok/s.
- Llama 3.1 70B leads on SWE-bench coding (42.0% vs 22.0%).
| Feature | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 75 |
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 | $0.00 / 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 | 160 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22% | 42% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 38% | 52% |
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.
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 3.1 8B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 220 мс
- Открытые веса модели (8B) 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 3.1 70B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
- Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 400 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 | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 6K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 8B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-3.1-8B | meta-llama/Llama-3.1-70B |
| 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 | Dense auto-regressive multilingual transformer | High-capacity dense multilingual transformer |
| Parameters | 8B | 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 | 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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 3.1 8B vs Llama 3.1 70B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 8B or Llama 3.1 70B?
Llama 3.1 70B is more intelligent. It scores 75 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 8B is faster, generating 160 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.1 8B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.40s.
Вердикт
И Llama 3.1 8B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.1 70B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 3.1 70B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.1 8B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.1 8B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Llama 3.1 8B или Llama 3.1 70B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 3.1 70B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Llama 3.1 8B или Llama 3.1 70B?+
Тариф Llama 3.1 8B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.1 70B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.1 8B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Llama 3.1 8B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Llama 3.1 70B, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.1 8B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-OSS 20B против Llama 3.1 8B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.1 70B против Llama 3.1 405B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.1 70B против OLMo 2 13B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.2 11B Vision против Llama 3.1 8B: 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
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).