Aspectos destacados clave
Fortalezas de Llama 3.3 70B:
Rendimiento superior en tareas de conocimiento general y razonamiento (MMLU: 86)
Mayor precisión en razonamiento matemático (MATH: 76)
Mejor comprensión científica (GPQA Diamond: 49)
Velocidad de procesamiento de texto más rápida
Solución rentable
Fuerte soporte multilingüe en 8 idiomas
Fortalezas de Mistral Large 2411:
Destaca en programación y generación de código (HumanEval: 90)
Manejo avanzado de contexto para generación aumentada por recuperación (RAG)
Capacidades nativas de llamada a funciones y salida JSON
Soporte más amplio de idiomas que cubre 11 lenguas
Especializado en flujos de trabajo agentivos complejos
Sólidas capacidades de seguimiento de instrucciones
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El campo de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) está en constante evolución, con nuevos modelos que ofrecen capacidades y eficiencia mejoradas. Este artículo proporciona una comparación práctica de dos modelos notables: Llama 3.3 70B de Meta y Mistral Large 2411 de Mistral AI. Exploraremos sus especificaciones técnicas, puntos de referencia de rendimiento y casos de uso ideales, con el objetivo de ofrecer una guía completa para desarrolladores e investigadores.
Introducción básica de los modelos
Para comenzar nuestra comparación, primero entendamos las características fundamentales de cada modelo.
Llama 3.3 70B
- Fecha de lanzamiento: 6 de diciembre de 2024
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Modelo de código abierto
- Modelo ajustado por instrucciones, solo texto
- Soporta uso de herramientas y llamada a funciones
- Utiliza atención agrupada por consultas (GQA) para mejorar la eficiencia
- Soporta inglés, alemán, francés, italiano, portugués, hindi, español y tailandés
Mistral Large 2411
- Fecha de lanzamiento: 18 de noviembre de 2024
- Otros modelos:
- mistral/mistral-Large-2-2407
- mistral/mistral-nemo
- mistral/mistral-7b-instruct
- Características clave:
- Modelo de código cerrado
- Entrenado en más de 80 lenguajes de programación
- Soporta llamada a funciones nativa y salida JSON
- Diseñado para una adherencia robusta al contexto, particularmente para generación aumentada por recuperación (RAG)
- Soporta inglés, francés, alemán, español, italiano, chino, japonés, coreano, portugués, neerlandés y polaco
Comparación de modelos
En resumen, estas especificaciones técnicas destacan las diferencias entre los dos modelos en términos de escala, diseño arquitectónico y optimización del rendimiento. Mientras que Mistral Large 2411 cuenta con un mayor número de parámetros, Llama 3.3 70B ofrece opciones de cuantización más flexibles. Ambos modelos mantienen la paridad en cuanto al tamaño de la ventana de contexto.
Comparación de velocidad
Si quieres probarlo por ti mismo, puedes iniciar una prueba gratuita en el sitio web de Novita AI.
Comparación de velocidad
fuente de artificialanalysis
Comparación de costos
fuente de artificialanalysis
En general, Llama 3.3 70B supera a Mistral Large 2411 en todas estas métricas de rendimiento, con ventajas particularmente notables en velocidad de salida y precio.
Comparación de benchmarks
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en varios benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Métricas de benchmark | Llama 3.3 70B | Mistral Large 2411 |
|---|---|---|
| MMLU | 86 | 85 |
| HumanEval | 86 | 90 |
| MATH | 76 | 72 |
| GPQA Diamond | 49 | 47 |
Mientras que Llama 3.3 70B destaca en tareas de conocimiento general y razonamiento, Mistral Large 2411 demuestra capacidades de codificación superiores. Notablemente, se informa que Mistral Large 2411 ha sido entrenado en más de 80 lenguajes de programación, desde Python hasta Fortran, lo que lo hace particularmente eficiente para tareas de desarrollo.
Si deseas conocer más sobre el benchmark de Llama 3.3, puedes consultar el siguiente artículo:
Si quieres ver más comparaciones entre Llama 3.3 y otros modelos, puedes consultar estos artículos:
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: ¿Qué modelo se adapta a tus necesidades?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: Mejor rendimiento, precio más alto
- ¿Es realmente comparable Llama 3.3 70B con Llama 3.1 405B?
Aplicaciones y casos de uso
- Llama 3.3 70B:
- Chatbots y asistentes multilingües
- Soporte de codificación y desarrollo de software
- Generación de datos sintéticos
- Creación y localización de contenido multilingüe
- Investigación y experimentación
- Aplicaciones basadas en conocimiento
- Mistral Large 2411:
- Flujos de trabajo agentivos complejos con seguimiento preciso de instrucciones y salidas JSON
- Aplicaciones de gran contexto que requieren una fuerte adherencia para RAG
- Generación de código
Accesibilidad y despliegue a través de Novita AI
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Inicia tu prueba gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Act like you are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
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)
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Tanto Llama 3.3 70B como Mistral Large 2411 son modelos de lenguaje potentes con fortalezas únicas. Llama 3.3 destaca por su accesibilidad y eficiencia, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones en hardware estándar. En contraste, Mistral Large se distingue por su razonamiento avanzado, capacidades de codificación y funcionalidades centradas en agentes, pero requiere recursos de hardware más sustanciales. La elección entre ambos depende de las necesidades específicas y los recursos disponibles.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los requisitos del sistema para ejecutar Mistral Large 2411?
Para ejecutar Mistral Large 2411 de manera eficiente, se requieren más de 300 GB de RAM de GPU. Se recomienda usar la librería vLLM para pipelines de inferencia listos para producción.
¿Qué hace que Mistral Large 2411 sea único en comparación con modelos anteriores?
Mistral Large 2411 incluye mejoras en el manejo de contextos largos, capacidades mejoradas de llamada a funciones y una mejor adherencia a las indicaciones del sistema en comparación con sus modelos predecesores.
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