Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B : Excellence multimodale ou efficacité en codage ?

Points clés

Llama 4 Scout : Un modèle multimodal de pointe prenant en charge les entrées texte et image avec une longueur de contexte de 10M, idéal pour le raisonnement avancé, les tâches à mémoire étendue et les sorties à grande échelle économiques.

Llama 3.3 70B : Limitée aux entrées textuelles uniquement avec une longueur de contexte de 131K, mais excelle dans les tâches de codage avec des implémentations concises et des besoins matériels plus faibles.

Performances : Llama 4 Scout est en tête en matière de raisonnement, de connaissances et de rentabilité, tandis que Llama 3.3 70B est légèrement meilleure dans les tâches de codage.

Exigences matérielles : Llama 4 Scout nécessite des ressources de calcul nettement plus élevées, tandis que Llama 3.3 70B est plus accessible pour les applications généralistes.

Llama 4 Scout et Llama 3.3 70B représentent deux puissants grands modèles de langage conçus pour des cas d’usage distincts. Les capacités multimodales de Llama 4 Scout et sa longueur de contexte de 10M le rendent adapté au raisonnement avancé et aux tâches à mémoire étendue. En revanche, Llama 3.3 70B brille par son efficacité, ses performances de codage et ses besoins matériels réduits, ce qui le rend idéal pour les applications généralistes. Ce guide explore leurs différences et vous aide à choisir le modèle adapté à vos besoins.

Introduction de base

Llama 4 Scout prend en charge le traitement multimodal, lui permettant de gérer divers types de données comme le texte et les images pour des tâches complexes telles que le raisonnement visuel et la synthèse de données. Sa longueur de contexte de 10M lui permet de traiter des données séquentielles massives, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant une mémoire étendue et une conscience contextuelle.

Llama 4 Scout

Catégorie	Élément	Détails
Infos générales	Taille du modèle	109B paramètres (17B actifs/token)
	Open Source	Oui
	Architecture	16 Mixture-of-Experts (MoE)
	Contexte	Jusqu’à 10M tokens
Support linguistique	Langues supportées	Pré-entraîné sur 200 langues. Supporte l’arabe, l’anglais, le français, l’allemand, l’hindi, l’indonésien, l’italien, le portugais, l’espagnol, le tagalog, le thaï et le vietnamien.
Multimodal	Capacité	Entrée : Texte et image multilingues ; Sortie : Texte et code multilingues
Entraînement	Données d’entraînement	~40 000 milliards de tokens
	Pré-entraînement	MetaP : Configuration adaptative des experts + entraînement intermédiaire
	Post-entraînement	SFT (Données faciles) → RL (Données difficiles) → DPO
Taille du modèle par précision	Type de tenseur	BF16

Llama 3.3 70B

Catégorie	Élément	Détails
Infos générales	Taille du modèle	70B paramètres
	Open Source	Oui
	Architecture	Architecture Transformer optimisée, GQA
	Contexte	131K
Support linguistique	Langues supportées	Supporte huit langues
Multimodal	Capacité	Texte vers texte
Entraînement	Données d’entraînement	15 000 milliards de tokens
	Méthode d’entraînement	Supervised Fine-Tuning (SFT) et Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Taille du modèle par précision	Type de tenseur	BF16

Comparaison des benchmarks

Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, penchons-nous sur leurs performances dans divers benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs points forts dans différents domaines.

Catégorie	Benchmark	Llama 4 Scout	Llama 3.3 70B
Codage	LiveCodeBench	32.8	33.3
Raisonnement	MMLU Pro	74.3	68.9
Connaissances	GPQA Diamond	57.2	50.5
Tarifs (Novita AI)	1M tokens en entrée	0,10 $	0,10 $
	1M tokens en sortie	0,13 $	0,39 $

Choisissez Llama 4 Scout pour des tâches variées privilégiant le raisonnement, les connaissances et la rentabilité. Optez pour Llama 3.3 70B si les performances en codage sont le critère principal.

Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, consultez ces articles :

• La VRAM d’un seul H100 peut-elle exécuter Llama 4 Scout ?
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1 : Architectures distinctes de GRPO et PPO
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Comparaison de vitesse

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Comparaison de vitesse

Llama 4 Scout est à la fois plus rapide dans la génération de tokens et plus rapide pour produire le premier token. Ces qualités le rendent mieux adapté aux applications nécessitant une faible latence et une grande réactivité.

Exigences matérielles

Modèle	Longueur de contexte	VRAM Int4	GPU nécessaires (Int4)	VRAM FP16	GPU nécessaires (FP16)
Llama 3.3 70B	131K tokens			194,14 Go	4xH100
Llama 4 Scout	4K tokens	~99.5 Go	1× H100	~345 Go	8× H100
	128K tokens	~334 Go	8× H100	~579 Go	8× H100
	10M tokens	~18.8 To	240× H100	Idem Int4 (dominance du KV Cache)	240× H100

Exigences matérielles : Llama 3.3 70B conserve des exigences matérielles plus faibles, même pour des longueurs de contexte étendues (131K tokens avec 4× H100). En revanche, Llama 4 Scout est gourmand en ressources, surtout pour les tâches impliquant 128K ou 10M tokens.

Évolutivité : Llama 4 Scout prend en charge des longueurs de contexte ultra-longues (jusqu’à 10M tokens), mais au prix de ressources de calcul extrêmes, ce qui le rend adapté à des applications de niche à haut budget.

Pratique : Llama 3.3 70B est mieux adaptée aux cas d’usage généralistes avec une grande efficacité et une accessibilité des ressources. Llama 4 Scout est idéal pour des scénarios spécialisés nécessitant des contextes de tokens massifs, mais ses exigences le rendent moins pratique pour les environnements typiques.

Applications et cas d’usage

Applications de Llama 4 Scout :

1. Tâches multimodales : Idéal pour les tâches impliquant du texte et des images, comme la réponse à des questions visuelles, le sous-titrage d’images ou le raisonnement multimodal.
2. Traitement de contexte étendu : Avec sa longueur de contexte de 10M, il excelle dans l’analyse de longs documents, de données historiques ou de conversations à grande échelle.
3. Raisonnement haute performance : Adapté aux tâches de raisonnement avancé comme l’analyse scientifique, la résolution de problèmes complexes et la prise de décision.
4. Sorties économiques : Optimisé pour les tâches nécessitant une génération de texte à grande échelle avec un coût minimal par token de sortie.

Applications de Llama 3.3 70B :

1. Codage et programmation : Légèrement meilleur dans les tâches de codage, ce qui en fait un bon choix pour le développement logiciel, le débogage et la génération de code.
2. Besoins de contexte modérés : Supporte jusqu’à 131K tokens, adapté à des applications comme l’analyse de documents, le résumé ou les conversations de longueur moyenne.
3. Usage général : Fonctionne bien pour une large gamme de tâches, y compris la création de contenu, les questions-réponses et le raisonnement occasionnel, lorsque la longueur de contexte extrême ou les capacités multimodales ne sont pas nécessaires.
4. Économique en entrée : Un choix pratique pour les tâches avec de gros besoins de traitement en entrée, grâce à sa structure de coûts équilibrée.

Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B : Tâches

Tâche 1 : Raisonnement logique

Prompt : « Vous entrez dans une pièce et voyez un lit. Sur le lit, il y a deux chiens, quatre chats, une girafe, cinq vaches et un canard. Il y a aussi trois chaises et une table. Combien de pattes sont sur le sol ? »

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Analyse :

• Précision : Llama 3.3 70B donne la réponse la plus complète (22 pattes), car il inclut à la fois les pattes du lit et celles de la personne, ce que Llama 4 Scout a oublié.
• Clarté : Llama 4 Scout fournit une explication plus structurée et détaillée, ce qui facilite le suivi du processus de raisonnement.
• Interprétation : L’inclusion des jambes de la personne par Llama 3.3 70B est discutable selon l’intention de la question. Si la question exclut explicitement la personne, la réponse serait $20$ pattes.

Tâche 2 : Compétences en résolution de problèmes

Prompt : « Écrivez un programme qui peut résoudre un puzzle Sudoku »

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Analyse :

• L’implémentation de Llama 4 Scout est meilleure pour les débutants ou ceux qui privilégient la clarté et les explications détaillées. Elle est plus facile à suivre et inclut un formatage de sortie soigné. L’implémentation de Llama 3.3 70B est plus concise et efficace, ce qui en fait un bon choix pour les utilisateurs familiarisés avec les algorithmes de résolution de Sudoku qui préfèrent un code compact.

Comment accéder à Llama 4 Scout et Llama 3.3 70B via l’API Novita ?

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.

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Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez 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 accédant à la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur 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 chat completions pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)

model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant utile"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Bonjour !",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
        "top_k": top_k,
        "repetition_penalty": repetition_penalty,
        "min_p": min_p
    }
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

Choisir entre Llama 4 Scout et Llama 3.3 70B dépend de vos besoins. Pour les tâches nécessitant des entrées multimodales, une mémoire étendue et un raisonnement avancé, Llama 4 Scout est le choix supérieur. Si votre priorité est le codage, des longueurs de contexte modérées et une efficacité matérielle, Llama 3.3 70B offre une solution plus pratique. Explorez ces modèles via Novita AI pour trouver la solution idéale pour vos applications.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui rend Llama 4 Scout unique ?

Les modèles 4B, 12B et 27B ont une fenêtre de contexte de 128K, tandis que le modèle 1B a une fenêtre de contexte de 32K. Llama 4 Scout prend en charge les entrées multimodales (texte et images) et offre une longueur de contexte inégalée de 10M, ce qui le rend parfait pour le raisonnement à grande échelle, le traitement de longs documents et les tâches avancées de prise de décision.

Qui devrait utiliser Llama 3.3 70B plutôt que Llama 4 Scout ?

Llama 3.3 70B est idéal pour les utilisateurs concentrés sur le codage, les besoins mémoire modérés (131K tokens) et ceux disposant de ressources matérielles limitées.

Comment accéder à Llama 4 Scout et Llama 3.3 70B

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