Meta Llama 3.3 70B Instruct vs Qwen3 30B A3B Instruct 2507
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。
- Qwen3 30B A3B Instruct 2507 支持更长的输入提示：262K vs 131K tokens。
- Qwen3 30B A3B Instruct 2507 是更新的模型（发布于 2025-07-29）。
| Llama 3.3 70B Instruct | Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | |
|---|---|---|
| 厂商 | Meta | Qwen |
| 发布时间 | 2024-12-06 | 2025-07-29 |
| 输入 / 1M | $0.10 | $0.10 |
| 输出 / 1M | $0.32 | $0.30 |
| 缓存输入 / 1M | — | $0.10 |
| 综合 / 1M (3:1) | $0.155 | $0.15 |
| 上下文 | 131K | 262K |
| 最大输出 | 16K | 236K |
| 支持输入 | 文本 | 文本 |
| 推理能力 | 不支持 | 不支持 |
| OpenRouter 服务商 | 10 | 3 |
| 最便宜的服务商，输出 | $0.32 | $0.30 |
| 最优服务商可用率，24 小时 | 100% | 100% |
| 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 3.3 70B Instruct
$10.80 每月$0.36 每天
Qwen3 30B A3B Instruct 2507
$10.50 每月$0.35 每天
在此工作负载下，Qwen3 30B A3B Instruct 2507 每月可节省 $0.30。
基于每 1M tokens 官方标价计算；未计入 Prompt 缓存和批量折扣。
将 Llama 3.3 70B Instruct 与其他模型对比
将 Qwen3 30B A3B Instruct 2507 与其他模型对比