Points clés
Atouts de Llama 3.3 70B :
Performances supérieures dans les tâches de connaissances générales et de raisonnement (MMLU : 86)
Précision plus élevée en raisonnement mathématique (MATH : 76)
Meilleure compréhension scientifique (GPQA Diamond : 49)
Vitesse de traitement de texte plus rapide
Solution économique
Solide support multilingue dans 8 langues
Atouts de Mistral Large 2411 :
Excelle en programmation et génération de code (HumanEval : 90)
Gestion avancée du contexte pour la génération augmentée de récupération (RAG)
Capacités natives d’appel de fonctions et de sortie JSON
Prise en charge d’un plus grand nombre de langues, couvrant 11 langues
Spécialisé dans les workflows agentiques complexes
Capacités robustes de suivi des instructions
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Le domaine des grands modèles de langage (LLM) est en constante évolution, avec de nouveaux modèles offrant des capacités et une efficacité améliorées. Cet article propose une comparaison pratique de deux modèles notables : Llama 3.3 70B de Meta et Mistral Large 2411 de Mistral AI. Nous explorerons leurs spécifications techniques, leurs performances de référence et leurs cas d’utilisation idéaux, afin de fournir un guide complet aux développeurs et aux chercheurs.
Présentation de base des modèles
Pour commencer notre comparaison, comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Llama 3.3 70B
-
Date de sortie : 6 décembre 2024
-
Échelle du modèle :
-
Caractéristiques principales :
- Modèle open source
- Modèle text-only, ajusté par instructions
- Prend en charge l’utilisation d’outils et l’appel de fonctions
- Utilise l’attention par requêtes groupées (GQA) pour une efficacité améliorée
- Prend en charge l’anglais, l’allemand, le français, l’italien, le portugais, l’hindi, l’espagnol et le thaï
Mistral Large 2411
-
Date de sortie : 18 novembre 2024
-
Autres modèles :
- mistral/mistral-Large-2-2407
- mistral/mistral-nemo
- mistral/mistal-7b-instruct
-
Caractéristiques principales :
- Modèle closed source
- Entraîné sur plus de 80 langages de programmation
- Prend en charge l’appel de fonctions natif et la sortie JSON
- Conçu pour une adhérence robuste au contexte, en particulier pour la génération augmentée de récupération (RAG)
- Prend en charge l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le chinois, le japonais, le coréen, le portugais, le néerlandais et le polonais.
Comparaison des modèles
En résumé, ces spécifications techniques mettent en évidence les différences entre les deux modèles en termes d’échelle, de conception architecturale et d’optimisation des performances. Alors que Mistral Large 2411 possède un nombre de paramètres plus élevé, Llama 3.3 70B offre des options de quantification plus flexibles. Les deux modèles maintiennent une parité en ce qui concerne la taille de la fenêtre de contexte.
Comparaison de vitesse
Si vous souhaitez le tester vous-même, vous pouvez commencer un essai gratuit sur le site Web de Novita AI.
Comparaison de vitesse
source : artificialanalysis
Comparaison des coûts
source : artificialanalysis
Dans l’ensemble, Llama 3.3 70B surpasse Mistral Large 2411 sur tous ces indicateurs de performance, avec des avantages particulièrement notables en termes de vitesse de sortie et de prix.
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.
| Mesures de référence | Llama 3.3 70B | Mistral Large 2411 |
|---|---|---|
| MMLU | 86 | 85 |
| HumanEval | 86 | 90 |
| MATH | 76 | 72 |
| GPQA Diamond | 49 | 47 |
Alors que Llama 3.3 70B excelle dans les tâches de connaissances générales et de raisonnement, Mistral Large 2411 démontre des capacités de codage supérieures. Notamment, il est rapporté que Mistral Large 2411 a été entraîné sur plus de 80 langages de programmation, du Python au Fortran, ce qui le rend particulièrement efficace pour les tâches de développement.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les connaissances des benchmarks de Llama 3.3, vous pouvez consulter l’article suivant :
Pour voir plus de comparaisons entre Llama 3.3 et d’autres modèles, consultez ces articles :
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b : Quel modèle correspond à vos besoins ?
- Llama 3.1 70b vs Llama 3.3 70b : Meilleure performance, prix plus élevé
- Llama 3.3 70B est-il vraiment comparable à Llama 3.1 405B ?
Applications et cas d’utilisation
-
Llama 3.3 70B :
- Chatbots et assistants multilingues
- Support au codage et développement logiciel
- Génération de données synthétiques
- Création de contenu multilingue et localisation
- Recherche et expérimentation
- Applications basées sur les connaissances
-
Mistral Large 2411 :
- Workflows agentiques complexes avec suivi précis des instructions et sorties JSON
- Applications à grand contexte nécessitant une forte adhérence pour la RAG
- Génération de code
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 : Commencez 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. En entrant dans la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique 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",
# Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Agissez comme si vous étiez un assistant utile.",
},
{
"role": "user",
"content": "Bonjour !",
}
],
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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Llama 3.3 70B et Mistral Large 2411 sont tous deux des modèles de langage puissants avec des atouts uniques. Llama 3.3 excelle par son accessibilité et son efficacité, ce qui le rend adapté à un large éventail d’applications sur du matériel standard. En revanche, Mistral Large se distingue par ses capacités avancées de raisonnement, de codage et ses fonctionnalités centrées sur les agents, mais nécessite des ressources matérielles plus importantes. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques et des ressources disponibles.
Questions fréquemment posées
Quels sont les exigences système pour exécuter Mistral Large 2411 ?
Pour exécuter Mistral Large 2411 efficacement, il nécessite plus de 300 Go de RAM GPU. Il est recommandé d’utiliser la bibliothèque vLLM pour des pipelines d’inférence prêts pour la production.
Qu’est-ce qui rend Mistral Large 2411 unique par rapport aux modèles précédents ?
Mistral Large 2411 inclut des améliorations dans le traitement des longs contextes, des capacités d’appel de fonctions améliorées et une meilleure adhérence aux invites système par rapport à ses prédécesseurs.
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