Llama 3.1 Instruct 70B 对比 Qwen3.7 Max
Llama 3.1 Instruct 70B vs Qwen3.7 Max. 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
MetaLlama 3.1 Instruct 70B未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 6.60
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 29.50
- 基准测试费用（美元）
- $1965
这个模型系列的常见写法：通义千问 / 千问。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | Llama 3.1 Instruct 70B | Qwen3.7 Max | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 6.6 | 29.5 | +347.0% Qwen3.7 Max 智能高 4.5 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $1,964.83 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 14.55s | 16.58s | +14.0% 慢 Qwen3.7 Max is 14.0% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.56 / $0.56 | $2.50 / $7.50 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比