Meta Llama 3.2 1B Instruct vs Qwen2.5 7B 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 token 比例计算，Llama 3.2 1B Instruct 便宜 1.8 倍。
- Llama 3.2 1B Instruct 支持更长的输入提示：60K vs 33K tokens。
| Llama 3.2 1B Instruct | Qwen2.5 7B Instruct | |
|---|---|---|
| 厂商 | Meta | Qwen |
| 发布时间 | 2024-09-25 | 2024-10-16 |
| 输入 / 1M | $0.027 | $0.10 |
| 输出 / 1M | $0.201 | $0.20 |
| 缓存输入 / 1M | — | — |
| 综合 / 1M (3:1) | $0.071 | $0.125 |
| 上下文 | 60K | 33K |
| 最大输出 | 54K | 29K |
| 支持输入 | 文本 | 文本 |
| 推理能力 | 不支持 | 不支持 |
| OpenRouter 服务商 | 1 | 1 |
| 最便宜的服务商，输出 | $0.201 | $0.20 |
| 最优服务商可用率，24 小时 | 100% | 99.86% |
| 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 3.2 1B Instruct
$4.63 每月$0.15 每天
Qwen2.5 7B Instruct
$9.00 每月$0.30 每天
在此工作负载下，Llama 3.2 1B Instruct 每月可节省 $4.36。
基于每 1M tokens 官方标价计算；未计入 Prompt 缓存和批量折扣。
将 Llama 3.2 1B Instruct 与其他模型对比
将 Qwen2.5 7B Instruct 与其他模型对比