Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Llama 3.2 3BProfile

Qwen 2.5 72BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.2 3B

Базовая модель с открытыми весами

Llama 3.2 3B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 240 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (бесплатным дост

Intelligence Index52 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Alibaba

Qwen 2.5 72B

Базовая модель с открытыми весами

Qwen 2.5 72B от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 64 ток/с и индекс интеллекта 44/100 (по цене $0.35

Intelligence Index44 / 100

Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.70 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

Ключевые отличия кратко

Llama 3.2 3B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 3.2 3B is faster at 240 tok/s vs 64 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Llama 3.2 3B	Qwen 2.5 72B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	52	44
Provider	Meta	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.35 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.70 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.19 / 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	4K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	240 tok/s	64 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	45.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	52.8%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.07 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Llama 3.2 3B

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Llama 3.2 3B

+275% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Llama 3.2 3BQwen 2.5 72B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs45.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs52.8%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

56.5%vs71.4%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1190ptsvs1282pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs7.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs28.1%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs28.9%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs46.5%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs59.2%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs66.8%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs64 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 3.2 3B0.16s

Qwen 2.5 72B0.61s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.2 3B2.24s

Qwen 2.5 72B8.42s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Llama 3.2 3B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen 2.5 72B Monthly API Bill

$1.26 / month

$0.35/1M in · $0.7/1M out

Llama 3.2 3B saves approximately $1.26 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 56.5% · Arena Elo 1190)
Высокая скорость генерации 240 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 160 мс
Открытые веса модели (3B) 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

Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 52.8%)
Высокая скорость генерации 64 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 610 мс
Открытые веса модели (72B) 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 3.2 3B	Qwen 2.5 72B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.28
Output Tokens / Task Tokens generated per task	3K	32K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 3.2 3B	Qwen 2.5 72B
Official API Model ID (SDK)	meta-llama/Llama-3.2-3B	qwen-2-5-72b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2024-09	2024-09
Knowledge Cutoff	December 2023	September 2024
Architecture	Pruned and distilled compact transformer	Dense Autoregressive Transformer
Parameters	3B	72B
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 ($0.35/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Cached input at $0.07/1M tokens
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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 45 GB VRAM (4-bit Quantized) · 155 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 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.2 3B or Qwen 2.5 72B?

Llama 3.2 3B is more intelligent. It scores 52 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.2 3B is faster, generating 240 tokens per second compared with 64 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.2 3B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.19 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.2 3B has lower latency, with a time to first token of 0.16s compared with 0.61s.

Вердикт

И Llama 3.2 3B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen 2.5 72B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 3.2 3B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.2 3B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.2 3B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Llama 3.2 3B или Qwen 2.5 72B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 3.2 3B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Llama 3.2 3B или Qwen 2.5 72B?+

Тариф Llama 3.2 3B составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen 2.5 72B — $0.35 / $0.70. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.2 3B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Llama 3.2 3B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Qwen 2.5 72B, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.2 3B.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Llama 3.2 3B

Qwen 2.5 72B

Кто лидирует в каждой категории?

Результаты проверенных бенчмарков

Задержка и скорость ответа

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Llama 3.2 3B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen 2.5 72B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Технические характеристики

Llama 3.2 3B vs Qwen 2.5 72B: Быстрые ответы (FAQ)

Вердикт

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Related reading