أبرز النقاط
نقاط قوة Llama 3.2 90B:
نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط (LLM) يتفوق في الاستدلال البصري وفهم الصور، مع أداء جيد أيضًا في المهام النصية.
نقاط قوة Qwen 2.5 72B:
نموذج LLM نصي، يركز على الأداء القوي في البرمجة والرياضيات واتباع التعليمات ومعالجة النصوص الطويلة.
يدعم 29 لغة.
إذا كنت تبحث عن تقييم Qwen 2.5 72B في حالات الاستخدام الخاصة بك — عند التسجيل، توفر Novita AI رصيدًا بقيمة 0.5 دولار لتبدأ!
في المشهد المتطور سريعًا للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ظهر منافسان بارزان: Llama 3.2 90B من Meta و Qwen 2.5 72B من Qwen. بينما يمثل كلا النموذجين تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يلبيان احتياجات وحالات استخدام مختلفة. تقدم هذه المقالة مقارنة عملية ومفيدة وتقنية بين هذه النماذج، وتفحص بنيتها وقدراتها وأداءها ومتطلبات الموارد. تهدف هذه المقارنة إلى مساعدة المطورين والباحثين في اتخاذ قرارات مستنيرة حول النموذج الأنسب لمشاريعهم المحددة.
مقدمة أساسية عن النموذجين
لبدء المقارنة، نفهم أولاً الخصائص الأساسية لكل نموذج.
Llama 3.2 90B
- تاريخ الإصدار: 25 سبتمبر 2024
- نماذج أخرى:
- الميزات الرئيسية:
- نموذج متعدد الوسائط، يدخل النص والصور
- يدعم الإنجليزية والألمانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والهندية والإسبانية والتايلاندية
Qwen 2.5 72B
- تاريخ الإصدار: 19 سبتمبر 2024 (سلسلة Qwen 2.5)
- مقياس النموذج:
- الميزات الرئيسية:
- أداء محسّن في البرمجة والرياضيات
- اتباع تعليمات محسّن
- قدرات توليد نصوص طويلة تصل إلى 8 آلاف رمز
- دعم قوي متعدد اللغات لأكثر من 29 لغة
مقارنة النماذج
مقارنة السرعة
إذا كنت ترغب في اختبار ذلك بنفسك، يمكنك بدء تجربة مجانية على موقع Novita AI.
مقارنة السرعة
المصدر من artificialanalysis
مقارنة التكلفة
المصدر من artificialanalysis
باختصار، يؤدّي Qwen2.5 72B أداءً أفضل من حيث إجمالي وقت الاستجابة والتسعير وسرعة الإخراج، بينما يؤدّي Llama 3.2 90B أداءً أفضل من حيث زمن الاستجابة.
مقارنة المعايير
الآن بعد أن حددنا الخصائص الأساسية لكل نموذج، دعنا نتعمق في أدائهما عبر مختلف المعايير. ستساعد هذه المقارنة في توضيح نقاط قوتهما في المجالات المختلفة.
| مقاييس المعايير | Llama 3.2 90B (بصري) | Qwen 2.5 72b |
|---|---|---|
| MMLU | 84 | 86.8 |
| HumanEval | 80 | 59.1 |
| MATH | 65 | 83.1 |
باختصار، يؤدّي Qwen 2.5 72b أداءً أفضل في معايير MMLU و MATH، بينما يتفوق Llama 3.2 90B (بصري) في HumanEval. بالإضافة إلى ذلك، قد تقدم الإصدارات المتخصصة من Qwen 2.5، وهي Qwen 2.5-Coder و Qwen 2.5-Math، أداءً فائقًا في مهام البرمجة والرياضيات على التوالي. يختلف أداء النماذج المختلفة بشكل كبير عبر المهام المختلفة، لذا يجب أن يعتمد اختيار النموذج على المتطلبات المحددة للمهمة المطلوبة.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن معرفة معايير Llama 3.3، يمكنك الاطلاع على هذه المقالة التالية:
إذا كنت ترغب في رؤية المزيد من المقارنات بين Llama 3.3 والنماذج الأخرى، يمكنك الاطلاع على هذه المقالات:
- Qwen 2.5 72b مقابل Llama 3.3 70b: أي نموذج يناسب احتياجاتك؟
- Llama 3.1 70b مقابل Llama 3.3 70b: أداء أفضل، سعر أعلى
- هل Llama 3.3 70B قابل حقًا للمقارنة مع Llama 3.1 405B؟
التطبيقات وحالات الاستخدام
Llama 3.2 90B:
- فهم الصور والاستدلال
- إنشاء تعليقات للصور
- فهم المستندات بما في ذلك الرسوم البيانية والمخططات
- مهام التثبيت البصري
- الترجمة الفورية للغة مع مدخلات بصرية
Qwen 2.5 72B:
- روبوتات الدردشة والمساعدون متعددو اللغات
- المساعدة في البرمجة وتوليد الأكواد
- توليد البيانات الاصطناعية
- إنشاء المحتوى متعدد اللغات والتوطين
- التطبيقات القائمة على المعرفة مثل الإجابة على الأسئلة
إمكانية الوصول والنشر عبر Novita AI
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة وحدد النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية
ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع API، سنوفر لك مفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة تطبيقات الدردشة الكاملة (chat completions API) لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# احصل على مفتاح Novita AI API Key بالرجوع إلى: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<مفتاح Novita AI API Key الخاص بك>",
)
model = "qwen/qwen-2.5-72B"
stream = True # أو False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "تصرف وكأنك مساعد مفيد.",
},
{
"role": "user",
"content": "مرحبًا!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
عند التسجيل، توفر Novita AI رصيدًا بقيمة 0.5 دولار لتبدأ!
إذا نفد الرصيد المجاني، يمكنك الدفع لمواصلة الاستخدام.
يقدم كل من Llama 3.3 70B و Llama 3.2 90B مزايا فريدة تناسب حالات استخدام مختلفة. يتفوق Llama 3.3 في المهام النصية التي تتطلب قدرات متعددة اللغات قوية واتباع التعليمات مع التركيز على الكفاءة، بينما يتألق Llama 3.2 في التطبيقات متعددة الوسائط التي تتضمن فهم الصور.
الأسئلة الشائعة
كيف يختلف Llama 3.3 عن Llama 3.2؟
تم تحسين Llama 3.3 للمهام النصية، ويتفوق في القدرات متعددة اللغات، بينما Llama 3.2 متعدد الوسائط، ويتعامل مع كل من الصور والنصوص.
هل يمكن تشغيل Llama 3.3 على أجهزة مطورين قياسية؟
نعم، إنه مصمم لوحدات معالجة الرسومات الشائعة ومحطات العمل المخصصة للمطورين. تقدم هذه المقالة المصقولة مقارنة شاملة بين النموذجين مع الحفاظ على الوضوح في السياق والبنية.
Novita AI هي منصة سحابية شاملة تُمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، حوسبة بدون خادم، مثيل GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحوّل رؤية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك إلى واقع.
