Points essentiels
Points forts de Llama 3.2 90B :
Un grand modèle de langage multimodal (LLM) qui excelle dans le raisonnement et la compréhension d’images tout en étant performant pour les tâches textuelles.
Points forts de Qwen 2.5 72B :
Un LLM textuel, axé sur des performances solides en codage, mathématiques, suivi d’instructions et traitement de textes longs.
Prend en charge 29 langues.
Si vous souhaitez évaluer Qwen 2.5 72B sur vos propres cas d’usage — lors de votre inscription, Novita AI vous offre un crédit de 0,5 $ pour commencer !
Dans le paysage en constante évolution des grands modèles de langage (LLM), deux concurrents notables ont émergé : Llama 3.2 90B de Meta et Qwen 2.5 72B de Qwen. Bien que ces deux modèles représentent des avancées significatives en intelligence artificielle, ils répondent à des besoins et des cas d’utilisation différents. Cet article propose une comparaison pratique, informative et technique de ces modèles, en examinant leur architecture, leurs capacités, leurs performances et leurs besoins en ressources. Cette comparaison vise à aider les développeurs et les chercheurs à prendre des décisions éclairées sur le modèle le mieux adapté à leurs projets spécifiques.
Présentation de base des modèles
Pour débuter notre comparaison, commençons par comprendre les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Llama 3.2 90B
- Date de sortie : 25 septembre 2024
- Autres modèles :
- Fonctionnalités clés :
- Modèle multimodal, prend en charge les entrées texte et image
- Prend en charge l’anglais, l’allemand, le français, l’italien, le portugais, l’hindi, l’espagnol et le thaï
Qwen 2.5 72B
- Date de sortie : 19 septembre 2024 (série Qwen 2.5)
- Échelle du modèle :
- Fonctionnalités clés :
- Performances améliorées en codage et mathématiques
- Suivi d’instructions amélioré
- Capacités de génération de textes longs jusqu’à 8 000 tokens
- Fort support multilingue pour plus de 29 langues
Comparaison des modèles
Comparaison de vitesse
Si vous souhaitez tester par vous-même, vous pouvez lancer un essai gratuit sur le site web de Novita AI.
Comparaison de vitesse
source : artificialanalysis
Comparaison des coûts
source : artificialanalysis
En résumé, Qwen2.5 72B obtient de meilleures performances en termes de temps de réponse total, de tarification et de vitesse de sortie, tandis que Llama 3.2 90B est meilleur en termes de latence.
Comparaison des benchmarks
Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur différents benchmarks. Cette comparaison illustrera leurs points forts dans divers domaines.
| Mesures de benchmark | Llama 3.2 90B (vision) | Qwen 2.5 72b |
|---|---|---|
| MMLU | 84 | 86,8 |
| HumanEval | 80 | 59,1 |
| MATH | 65 | 83,1 |
En résumé, Qwen 2.5 72b obtient de meilleures performances sur les benchmarks MMLU et MATH, tandis que Llama 3.2 90B (vision) excelle sur HumanEval. De plus, les versions spécialisées de Qwen 2.5, à savoir Qwen 2.5-Coder et Qwen 2.5-Math, peuvent offrir des performances supérieures dans les tâches de programmation et de mathématiques respectivement. Les performances des différents modèles varient considérablement selon les tâches. Le choix du modèle doit donc reposer sur les exigences spécifiques de la tâche à accomplir.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les benchmarks de Llama 3.3, vous pouvez consulter cet article :
Si vous souhaitez 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 : meilleures performances, prix plus élevé
- Llama 3.3 70B est-il vraiment comparable à Llama 3.1 405B ?
Applications et cas d’utilisation
Llama 3.2 90B :
- Compréhension et raisonnement d’images
- Légende d’images
- Compréhension au niveau documentaire, y compris les graphiques et diagrammes
- Tâches de grounding visuel
- Traduction en temps réel avec entrées visuelles
Qwen 2.5 72B :
- Chatbots et assistants multilingues
- Aide au codage et génération de code
- Génération de données synthétiques
- Création et localisation de contenu multilingue
- Applications basées sur la connaissance, comme les questions-réponses
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
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. Rendez-vous 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 le LLM de Novita AI. 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 = "qwen/qwen-2.5-72B"
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)
Lors de votre inscription, Novita AI vous offre un crédit de 0,5 $ pour commencer !
Si les crédits gratuits sont épuisés, vous pouvez payer pour continuer à utiliser le service.
Llama 3.3 70B et Llama 3.2 90B offrent tous deux des avantages uniques adaptés à différents cas d’utilisation. Llama 3.3 excelle dans les tâches textuelles nécessitant de solides capacités multilingues et un suivi d’instructions, avec un accent sur l’efficacité, tandis que Llama 3.2 brille dans les applications multimodales impliquant la compréhension d’images.
Questions fréquentes
En quoi Llama 3.3 est-il différent de Llama 3.2 ?
Llama 3.3 est optimisé pour les tâches textuelles, excellant dans les capacités multilingues, tandis que Llama 3.2 est multimodal, traitant à la fois les images et le texte.
Llama 3.3 peut-il fonctionner sur du matériel développeur standard ?**
Oui, il est conçu pour les GPU courants et les postes de travail de développeur.
Novita AI est une plateforme cloud tout-en-un qui alimente vos ambitions en IA. API intégrées, sans serveur, instance GPU — les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et concrétisez votre vision de l’IA.
