LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Meta tarafından geliştirilen LLaMA-1 (65B) ve Meta tarafından sunulan Llama 2 (70B), kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. LLaMA-1 (65B), 2K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Llama 2 (70B), 4.1K token bağlam penceresi ve $0.40/$0.80 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
LLaMA-1 (65B)
Açık Ağırlıklı Temel ModelMeta tarafından geliştirilen LLaMA-1 (65B); özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 2K bağlam penceresi, 45 token/sn hız, 25/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık eri
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
Açık Ağırlıklı Temel ModelMeta tarafından geliştirilen Llama 2 (70B); özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 4K bağlam penceresi, 55 token/sn hız, 31/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.4/$0.8
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
LLaMA-1 (65B) · Strengths & Key Advantages
- 2K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 48% · Arena Elo 1020)
- Sadece 750 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 45 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (65B (also 7B, 13B, 33B))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Llama 2 (70B) · Strengths & Key Advantages
- 4K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105)
- Sadece 600 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 55 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (70B (also 7B, 13B))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
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 |
Teknik Özellikler
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): Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem LLaMA-1 (65B) (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 2 (70B) (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Llama 2 (70B) karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 2 (70B) daha yüksek üretim hızı sağlar; LLaMA-1 (65B) ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için LLaMA-1 (65B) mi yoksa Llama 2 (70B) mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama 2 (70B) önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
LLaMA-1 (65B) ve Llama 2 (70B) API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
LLaMA-1 (65B) 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama 2 (70B) $0.40 / $0.80 seviyesindedir. Karma maliyette LLaMA-1 (65B) daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
LLaMA-1 (65B) 2K token bağlam penceresi sunarken Llama 2 (70B) 4.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 2 (70B) öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-1 vs LLaMA-1 (65B): Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- GPT-2 vs LLaMA-1 (65B): Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Mistral 7B vs Llama 2 (70B): Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: Meta ve Meta resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).