Llama 3.3 70B vs Llama 4

Subok na text model ang Llama 3.3 70B; nagdaragdag ang Llama 4 ng imahe, mas maraming wika, at mas bagong kaalaman. Narito ang mga totoong pagbabago at kung sulit bang lumipat.

6 min basahinNa-update

A balanced scale holding two different woven orbs

Huli sa isang henerasyon, una sa susunod

Ang Llama 3.3 70B, na inilabas ng Meta noong Disyembre 6, 2024, ang naging huling model ng henerasyong Llama 3. Ang Llama 4 naman, na inilabas noong Abril 5, 2025, ay nagpasimula ng bago gamit ang dalawang model: Scout at Maverick. Higit pa sa agwat ng mga version number ang naging pagbabago sa pagitan ng mga ito. Binago ng Llama 4 ang architecture, nagdagdag ng suporta sa images, pinalawig ang context, at nag-update ng training data. Gayunpaman, marami pa ring gumagamit ng Llama 3.3 70B, at isa ito sa apat na model sa aming chat. Narito ang paghahambing sa kanila.

Mabilisang paghahambing: Llama 3.3 vs Llama 4

Llama 3.3 70BLlama 4 ScoutLlama 4 Maverick
Petsa ng PaglabasDis 6, 2024Abr 5, 2025Abr 5, 2025
DisenyoDense, 70BMixture of experts, 17B active sa 109BMixture of experts, 17B active sa 400B
InputsText lamangText at imagesText at images
Context (Meta model card)128K10M1M
Training data hanggangDisyembre 2023Agosto 2024Agosto 2024
Mga opisyal na wika81212
Presyo ng API kada 1M token (input / output)$0.10 / $0.32$0.10 / $0.30$0.1875 / $0.6525

Ang mga presyo ay batay sa list price ng OpenRouter, Okt 2026.

Dense vs mixture of experts

Isang dense model ang Llama 3.3 70B: lahat ng 70 bilyong parameter ay gumagana sa bawat token. Gumagamit naman ang Llama 4 ng mixture of experts: binubuo ang model ng maraming expert sub-network, at ilan lamang sa mga ito—mga 17 bilyong parameter—ang ginagamit para sa bawat token. Dahil dito, mas maraming kabuuang kaalaman ang taglay ng Llama 4 (109 bilyong parameter para sa Scout, 400 bilyon para sa Maverick) habang mas kaunti ang trabaho bawat token kumpara sa Llama 3.3. Ayon sa Meta, nag-aalok ang Maverick ng mas mataas na kalidad kaysa sa Llama 3.3 70B sa mas mababang operational cost.

Para sa iyo bilang user, nangangahulugan ito na mas komprehensibo ang mga sagot ng Llama 4, at mas matipid itong patakbuhin para sa mga provider.

Mga imahe, wika, at kaalaman

Ang pinakamalinaw na praktikal na pagkakaiba ay ang suporta sa images. Text lamang ang kayang basahin ng Llama 3.3 70B. Parehong tumatanggap ng images ang dalawang model ng Llama 4, kaya maaari kang magtanong tungkol sa mga litrato, chart, screenshot, at dokumento. Sa aming chat, kapag nag-attach ka ng image habang naka-select ang Llama 3.3, awtomatikong lilipat ang usapan sa Maverick.

Pinalawak din ng Llama 4 ang opisyal na suporta sa wika mula walo (English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish, at Thai) patungong labindalawa, kung saan idinagdag ang Arabic, Indonesian, Tagalog, at Vietnamese. Bukod dito, abot hanggang Agosto 2024 ang training data nito—walong buwang mas bago kaysa sa Disyembre 2023 cut-off ng Llama 3.3. Pareho silang walang kakayahang mag-search sa web sa aming chat.

Kung kailan kapaki-pakinabang pa rin ang Llama 3.3

Isang subok at gamay nang text model ang Llama 3.3 70B mula pa noong huling bahagi ng 2024, kaya maraming app, prompt, at gabay ang sadyang idinisenyo para dito. Mas simple rin ang sitwasyon ng lisensya nito sa isang aspeto: hindi ito multimodal model, kaya hindi sakop nito ang restriksyon sa EU na umiiral para sa mga multimodal model ng Llama 4. At bilang isang dense model kung saan gumagana ang lahat ng 70 bilyong parameter sa bawat token, mas madaling tantyahin ang memory requirements at pag-uugali nito.

Mababa rin ang presyo ng API nito: $0.10 input at $0.32 output kada isang milyong token sa OpenRouter, na halos katulad ng Scout at humigit-kumulang kalahati lang ng $0.1875 at $0.6525 ng Maverick (OpenRouter list price, Okt 2026). Kaya kahit ano pa ang pahayag ng Meta tungkol sa serving cost, ang Maverick pa rin ang mas mahal sa dalawa gamit ang provider na ito.

Pagpapatakbo sa sarili mong hardware

Kailangan ng malakas na workstation para sa isang 70B dense model; inililista ng Ollama ang katulad nitong Llama 3.1 70B sa laking 43 GB. Ang Llama 4 Scout ay may download size na 67 GB, habang 245 GB naman ang Maverick. Ayon sa Meta, kasya ang Scout sa iisang H100 GPU gamit ang Int4 quantization. Para sa karaniwang gamit sa bahay, hindi madaling patakbuhin ang alinman sa mga ito; ang Llama 3.1 8B ang mas magaang opsyon. Tingnan ang gabay sa pagpapatakbo ng Llama nang locally.

Magkatulad ang lisensya ng dalawa. Nasa ilalim ng Llama 3.3 Community License ang Llama 3.3 at Llama 4 Community License naman ang Llama 4; parehong pinapayagan ang komersyal na paggamit, kailangan ang "Built with Llama" na attribution, at ipinapatupad ang acceptable use policy ng Meta. Basahin ang aming gabay sa lisensya para sa mga detalye.

Subukan ang mga ito nang magkatabi

Available ang tatlong model sa aming chat, kaya ang pinakamadaling paraan para magkumpara ay itanong ang parehong prompt sa bawat isa. Narito ang ilang prompt na magpapakita ng kanilang pagkakaiba:

  • Isang pagsusulat gamit ang sarili mong istilo, tulad ng maikling email o deskripsyon ng produkto. Ikumpara ang tono at pagkakapili ng mga salita.
  • Isang paliwanag, halimbawa kung paano gumagana ang mortgage o kung ano ang isang mixture-of-experts model. Ikumpara ang linaw at pagkakaayos.
  • Isang tanong sa isa sa apat na bagong wikang idinagdag sa Llama 4, gaya ng Vietnamese o Indonesian. Opisyal na suportado ang mga ito sa Llama 4, ngunit hindi sa Llama 3.3.
  • Isang litrato o screenshot. Llama 4 lang ang makakasagot; kapag naka-select ang Llama 3.3, awtomatikong lilipat ang chat sa Maverick.
  • Tungkol sa mga kaganapan noong 2024, tulad ng isang pangyayari noong tagsibol ng 2024. Sakop ito ng training data ng Llama 4, ngunit wala sa Llama 3.3. Walang alam ang dalawa sa mga kaganapan pagkatapos nito.

Piliin lang ang model sa menu, magtanong, lumipat ng model, at magtanong muli. Nananatili ang iyong history sa iyong browser, at hindi itinatago ng aming chat ang text ng mensahe.

Piliin ang Llama 3.3 kung…

  • text lamang ang iyong gagamitin;
  • nais mong iwasan ang EU clause para sa mga multimodal model;
  • mas gusto mo ang isang dense model para sa sarili mong deployment;
  • ang kasalukuyan mong app o mga prompt ay binuo para dito.

Makipag-chat gamit ang Llama 3.3 70B

Piliin ang Llama 4 kung…

  • nais mong magtanong tungkol sa mga image;
  • kailangan mo ang isa sa apat na bagong idinagdag na wika;
  • kailangan mo ng mas bagong training data;
  • kailangan mo ng mahabang context gamit ang API o sarili mong hardware.

Makipag-chat gamit ang Llama 4 Maverick

Para sa Llama 4, basahin ang Maverick vs Scout. Para sa buong pamilya ng mga model, tingnan ang kasaysayan ng Llama at ang mga page ng model para sa Llama 3.3 70B at Llama 4 Maverick.

Mga Karaniwang Tanong (FAQ)

Mas magaling ba ang Llama 4 kaysa sa Llama 3.3?

Para sa karamihan ng mga gawain, oo: mas bago ang Llama 4, nakakapagbasa ng images, at sumusuporta sa mas maraming wika. Nananatili namang mahusay at matatag na text model ang Llama 3.3.

Mayroon bang Llama 3.3 8B?

Ang 70B model lamang ang sakop ng Llama 3.3 model card ng Meta. Para sa mas maliit na model, gamitin ang Llama 3.1 8B.

Maaari ba akong magpalit-palit sa kanila sa inyong chat?

Oo. Available ang tatlong ito sa aming menu: Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, at Llama 4 Maverick.

May alam bang mas bagong mga kaganapan ang Llama 3.3 kumpara sa Llama 4?

Wala. Nagtatapos ang training data ng Llama 3.3 noong Disyembre 2023; ang sa Llama 4 naman ay noong Agosto 2024.

Itanong ang una mong tanong sa Llama

Walang kailangang account o i-install. Buksan lang ang chat, mag-type, at tuklasin kung ano ang kayang gawin ng Llama.

Buksan ang Llama chat