Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri

Paylaş

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

Llama 3.1 8BProfile

Llama 3.1 70BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Llama 3.1 8B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.1 8B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 160 token/sn hız, 60/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

Llama 3.1 70B

Açık Ağırlıklı Temel Model

Meta tarafından geliştirilen Llama 3.1 70B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 75/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

Intelligence Index75 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Bir Bakışta Temel Farklar

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%).

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

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%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.1 70B

+20.0% SWE-bench lead

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Llama 3.1 8B

+113% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Llama 3.1 8BLlama 3.1 70B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

22%vs42%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vs52%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

65%vs79.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1245ptsvs1330pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs75 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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 3.1 8B0.22s

Llama 3.1 70B0.40s

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

Llama 3.1 8B3.35s

Llama 3.1 70B7.07s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 3.1 8B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 3.1 70B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
Sadece 220 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 160 token yüksek üretim hızı
vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (8B)

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 3.1 70B · Strengths & Key Advantages

128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 52%)
Sadece 400 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (70B)

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 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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Llama 3.1 8B (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 3.1 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 3.1 70B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.1 8B daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama 3.1 8B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Llama 3.1 8B mi yoksa Llama 3.1 70B mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama 3.1 70B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Llama 3.1 8B ve Llama 3.1 70B API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Llama 3.1 8B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Llama 3.1 70B $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Llama 3.1 8B daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Llama 3.1 8B 128K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.1 70B 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.1 8B öndedir.

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 3.1 8B vs Llama 3.1 70B

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Llama 3.1 8B

Llama 3.1 70B

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 3.1 70B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Teknik Özellikler

Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Sonuç

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Related reading