Wichtige Highlights
Stärken von Llama 3.2 90B:
Ein multimodales großes Sprachmodell (LLM), das sich durch Bildverarbeitung und -verständnis auszeichnet und auch bei textbasierten Aufgaben gut abschneidet.
Stärken von Qwen 2.5 72B:
Ein textbasiertes LLM mit Schwerpunkt auf starker Leistung bei Programmierung, Mathematik, Befehlsausführung und der Verarbeitung langer Texte.
Unterstützt 29 Sprachen.
Wenn Sie Qwen 2.5 72B für Ihre eigenen Anwendungsfälle testen möchten – Nach der Registrierung erhalten Sie bei Novita AI ein Guthaben von 0,50 $, um loszulegen!
In der sich schnell entwickelnden Landschaft der großen Sprachmodelle (LLMs) sind zwei bemerkenswerte Konkurrenten hervorgetreten: Metas Llama 3.2 90B und Qwens Qwen 2.5 72B. Wohl beide Modelle bedeutende Fortschritte in der KI darstellen, bedienen sie unterschiedliche Bedürfnisse und Anwendungsfälle. Dieser Artikel bietet einen praktischen, informativen und technischen Vergleich dieser Modelle, wobei ihre Architektur, Fähigkeiten, Leistung und Ressourcenanforderungen untersucht werden. Dieser Vergleich soll Entwicklern und Forschern helfen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welches Modell am besten zu ihren spezifischen Projekten passt.
Grundlegende Einführung der Modelle
Um mit unserem Vergleich zu beginnen, verstehen wir zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells.
Llama 3.2 90B
- Veröffentlichungsdatum: 25. September 2024
- Andere Modelle:
- Hauptmerkmale:
- Multimodales Modell, unterstützt sowohl Text- als auch Bildeingaben
- Unterstützt Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thai
Qwen 2.5 72B
- Veröffentlichungsdatum: 19. September 2024 (Qwen 2.5 Serie)
- Modellskalierung:
- Hauptmerkmale:
- Verbesserte Leistung bei Programmierung und Mathematik
- Verbesserte Befehlsausführung
- Fähigkeit zur Generierung langer Texte (bis zu 8.000 Token)
- Starke mehrsprachige Unterstützung für über 29 Sprachen
Modellvergleich
Geschwindigkeitsvergleich
Wenn Sie es selbst testen möchten, können Sie auf der Novita AI Website eine kostenlose Testversion starten.
Geschwindigkeitsvergleich
Quelle: artificialanalysis
Kostenvergleich
Quelle: artificialanalysis
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Qwen 2.5 72B bei der Gesamtantwortzeit, dem Preis und der Ausgabegeschwindigkeit besser abschneidet, während Llama 3.2 90B bei der Latenz besser ist.
Benchmark-Vergleich
Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells festgestellt haben, wollen wir nun ihre Leistung in verschiedenen Benchmarks untersuchen. Dieser Vergleich hilft, ihre Stärken in verschiedenen Bereichen zu veranschaulichen.
| Benchmark-Metrik | Llama 3.2 90B (Vision) | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| MMLU | 84 | 86,8 |
| HumanEval | 80 | 59,1 |
| MATH | 65 | 83,1 |
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Qwen 2.5 72B bei den MMLU- und MATH-Benchmarks besser abschneidet, während Llama 3.2 90B (Vision) bei HumanEval hervorsticht. Darüber hinaus bieten die spezialisierten Versionen von Qwen 2.5, nämlich Qwen 2.5-Coder und Qwen 2.5-Math, möglicherweise eine überlegene Leistung bei Aufgaben im Bereich Programmierung bzw. Mathematik. Die Leistung der verschiedenen Modelle variiert stark je nach Aufgabe, daher sollte die Wahl des Modells auf den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe basieren.
Wenn Sie mehr über die Benchmark-Ergebnisse von Llama 3.3 erfahren möchten, können Sie den folgenden Artikel lesen:
Wenn Sie weitere Vergleiche zwischen Llama 3.3 und anderen Modellen sehen möchten, schauen Sie sich diese Artikel an:
- Qwen 2.5 72B vs Llama 3.3 70B: Welches Modell passt zu Ihren Anforderungen?
- Llama 3.1 70B vs Llama 3.3 70B: Bessere Leistung, höherer Preis
- Ist Llama 3.3 70B wirklich mit Llama 3.1 405B vergleichbar?
Anwendungen und Anwendungsfälle
Llama 3.2 90B:
- Bildverständnis und -schlussfolgerung
- Bildbeschriftung
- Dokumentverständnis, einschließlich Diagrammen und Grafiken
- Visuelle Grounding-Aufgaben
- Echtzeit-Sprachübersetzung mit visuellen Eingaben
Qwen 2.5 72B:
- Mehrsprachige Chatbots und Assistenten
- Programmierunterstützung und Code-Generierung
- Synthetische Datengenerierung
- Mehrsprachige Inhaltserstellung und Lokalisierung
- Wissensbasierte Anwendungen wie Frage-Antwort-Systeme
Zugänglichkeit und Bereitstellung über Novita AI
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Einstellungen“ und kopieren Sie den API-Schlüssel, wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Holen Sie sich den Novita AI API-Schlüssel wie unter https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key beschrieben.
api_key="<IHR Novita AI API-Schlüssel>",
)
model = "qwen/qwen-2.5-72B"
stream = True # oder False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Verhalten Sie sich wie ein hilfreicher Assistent.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hallo!",
}
],
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)
Nach der Registrierung erhalten Sie bei Novita AI ein Guthaben von 0,50 $, um loszulegen!
Wenn das Guthaben aufgebraucht ist, können Sie per Zahlung weiternutzen.
Sowohl Llama 3.3 70B als auch Llama 3.2 90B bieten einzigartige Vorteile, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Llama 3.3 zeichnet sich bei textbasierten Aufgaben aus, die starke mehrsprachige Fähigkeiten und Befehlsausführung erfordern, mit Schwerpunkt auf Effizienz, während Llama 3.2 bei multimodalen Anwendungen mit Bildverständnis glänzt.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich Llama 3.3 von Llama 3.2?
Llama 3.3 ist für Textaufgaben optimiert und zeichnet sich durch mehrsprachige Fähigkeiten aus, während Llama 3.2 multimodal ist und sowohl Bilder als auch Texte verarbeitet.
Kann Llama 3.3 auf standardmäßiger Entwicklerhardware ausgeführt werden?
Ja, es ist für gängige GPUs und Entwickler-Workstations ausgelegt. Dieser ausgearbeitete Artikel bietet einen gründlichen Vergleich der beiden Modelle und bewahrt gleichzeitig Klarheit im Kontext und in der Struktur.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, serverlos, GPU-Instanz – die kosteneffizienten Tools, die Sie brauchen. Infrastruktur vermeiden, kostenlos starten und Ihre KI-Vision verwirklichen.
