Meta Llama 3.1 70B Instruct vs Qwen2.5 72B Instruct
基于实时数据全方位对比：价格、规格限制、提供该模型的服务商及其稳定性，以及在国际象棋竞技场中的表现。
总结
- 按常见的 3:1 输入/输出比例计算，两者成本大致相同。
- Llama 3.1 70B Instruct 支持更长的输入提示：131K vs 33K tokens。
- 过去 24 小时内，Llama 3.1 70B Instruct 的最优服务商可用率更高：100% vs 99.27%。
- Qwen2.5 72B Instruct 是更新的模型（发布于 2024-09-19）。
| Llama 3.1 70B Instruct | Qwen2.5 72B Instruct | |
|---|---|---|
| 厂商 | Meta | qwen |
| 发布时间 | 2024-07-23 | 2024-09-19 |
| 输入 / 1M | $0.40 | $0.36 |
| 输出 / 1M | $0.40 | $0.40 |
| 缓存输入 / 1M | — | — |
| 综合 / 1M (3:1) | $0.40 | $0.37 |
| 上下文 | 131K | 33K |
| 最大输出 | 16K | 16K |
| 支持输入 | 文本 | 文本 |
| 推理能力 | 不支持 | 不支持 |
| OpenRouter 服务商 | 2 | 1 |
| 最便宜的服务商，输出 | $0.40 | $0.40 |
| 最优服务商可用率，24 小时 | 100% | 99.27% |
| 国际象棋竞技场评分 | 未参赛 | 未参赛 |
| 厂商 API 状态 | — | 运行正常 |
成本计算器
Llama 3.1 70B Instruct
$30.00 每月$1.00 每天
Qwen2.5 72B Instruct
$27.60 每月$0.92 每天
在此工作负载下，Qwen2.5 72B Instruct 每月可节省 $2.40。
基于每 1M tokens 官方标价计算；未计入 Prompt 缓存和批量折扣。
将 Llama 3.1 70B Instruct 与其他模型对比
将 Qwen2.5 72B Instruct 与其他模型对比