Llama 3.3 Instruct 70B 对比 Qwen3.8 27B (Non-reasoning)
Llama 3.3 Instruct 70B vs Qwen3.8 27B (Non-reasoning). 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 3.3 Instruct 70B未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 7.70
- 基准测试费用（美元）
- -
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 20.20
- 基准测试费用（美元）
- $2022
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 3.3 Instruct 70B | Qwen3.8 27B (Non-reasoning) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 7.7 | 20.2 | +162.3% Qwen3.8 27B (Non-reas… 智能高 2.6 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | $2,022.49 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 7.68s | 14.44s | +88.0% 慢 Qwen3.8 27B (Non-reas… is 88.0% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.60 / $0.71 | $0.50 / $3.00 | |
| 输入类型 | 文本 | Text, Image, Video |
一对一对比