Points clés
Llama 3.3 70B :
Modèle textuel uniquement, open source
Adapté au chat multilingue, au codage, à la génération de données synthétiques
Le prix d’entrée de l’API sur Novita ai est de 0,39 $/million de tokens
Fonctionne efficacement sur du matériel courant
Claude 3.5 Sonnet :
Multimodal, modèle fermé
Excelle dans le raisonnement complexe, le codage, les tâches visuelles
Le prix d’entrée de l’API sur Anthropic est de 3 $/million de tokens
Par rapport à Llama 3.3 70B, les exigences matérielles peuvent être plus élevées
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Le paysage des grands modèles de langage (LLM) évolue rapidement, avec l’émergence constante de nouveaux modèles offrant des capacités et des efficacités améliorées. Cet article explore deux modèles phares, Meta Llama 3.3 70B et Anthropic Claude 3.5 Sonnet, en fournissant une perspective pratique, informationnelle et technique sur leurs forces et faiblesses. Nous examinerons leurs caractéristiques clés, leurs performances aux benchmarks, leurs exigences matérielles et leurs cas d’usage, afin de vous aider à prendre des décisions éclairées pour vos projets d’IA.
Présentation des familles de modèles
Pour commencer notre comparaison, comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Caractéristiques de la famille Llama 3.3
- Date de sortie : 6 décembre 2024
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques principales :
- Seule version « instruction-tuned » disponible
- Prend en charge l’appel de fonctions
- Optimisé pour le dialogue multilingue
- Utilise la technologie GQA pour améliorer l’efficacité de traitement
- Fenêtre de contexte de 128 000 tokens
- Améliorations significatives en raisonnement, mathématiques et connaissances générales
Caractéristiques de la famille Claude 3
- Date de sortie : 21 juin 2024
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques principales :
- Performances de pointe : Établit de nouvelles normes pour les tâches cognitives.
- Options flexibles : Équilibre intelligence, rapidité et coût pour tous les besoins.
- Large gamme d’applications : Convient aux tâches de base comme avancées.
Source : Anthropic
Comparaison des modèles
Llama 3.3 70B est un modèle textuel optimisé pour le dialogue multilingue et l’efficacité mémoire, conçu pour fonctionner sur du matériel courant. Claude 3.5 Sonnet est un modèle multimodal doté d’un raisonnement visuel avancé, d’une gestion d’image et de fonctions uniques comme « Artifacts ». Il prend également en charge une longueur de contexte plus étendue (200 000 tokens) contre 128 000 tokens pour Llama. Llama 3.3 70B utilise l’attention par requêtes groupées (GQA), tandis que Claude 3.5 Sonnet est construit sur le modèle Opus avec des capacités visuelles améliorées.
Comparaison des benchmarks
Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur divers benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs forces dans différents domaines.
Les deux modèles ont leurs forces uniques : Llama 3.3 70B est plus accessible et efficace pour les tâches générales basées sur le texte, tandis que Claude 3.5 Sonnet excelle dans les applications complexes, multimodales et exigeantes en raisonnement.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les connaissances des benchmarks de Llama 3.3, vous pouvez consulter l’article suivant :
Si vous voulez voir davantage de comparaisons entre Llama 3.3 et d’autres modèles, vous pouvez consulter ces articles :
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b : Which Model Suits Your Needs?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b : Better Performance, Higher Price
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b : Which Model Suits Your Needs?
Comparaison de vitesse
Si vous souhaitez tester par vous-même, vous pouvez lancer un essai gratuit sur le site Web de Novita AI.
Latence, débit, coût d’entrée et de sortie
source : openrouter
En résumé :
- Pour les applications nécessitant une faible latence et un coût réduit, Llama 3.3 70B est un meilleur choix.
- Pour les applications nécessitant un débit élevé et un traitement rapide de grandes quantités de données, Claude 3.5 Sonnet est plus adapté.
Applications et cas d’usage
Accessibilité et déploiement via Novita AI
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Lancez votre essai gratuit
Démarrez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. Rendez-vous dans la page « Settings » et copiez la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets propre à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs 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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Si le crédit gratuit est épuisé, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.
Llama 3.3 70B et Claude 3.5 Sonnet sont tous deux des modèles de langage puissants avec des forces distinctes. Llama 3.3 offre une solution économique pour les tâches textuelles et est conçu pour être accessible sur du matériel standard. Claude 3.5 Sonnet excelle dans le raisonnement complexe, le codage et les tâches multimodales avec des capacités avancées comme « computer use », ce qui le rend idéal pour des applications sophistiquées. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques, des ressources disponibles et des niveaux de performance souhaités.
Questions fréquentes
Quelles sont les principales différences entre Llama 3.3 70B et Claude 3.5 Sonnet ?
Llama 3.3 70B est un modèle textuel axé sur l’efficacité et l’accessibilité, tandis que Claude 3.5 Sonnet est un modèle multimodal qui excelle en raisonnement, codage et tâches visuelles.
Quel modèle est le meilleur pour le codage ?
Les deux modèles sont compétents en codage, mais Claude 3.5 Sonnet possède des capacités de pointe dans ce domaine. Llama 3.3 montre également de solides performances en codage.
Llama 3.3 peut-il fonctionner sur mon ordinateur portable ?
Oui, Llama 3.3 est conçu pour fonctionner sur du matériel de développement courant, ce qui le rend accessible aux petites équipes.
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