主なハイライト
Llama 3.3 70B の強み:
テキスト処理が高速で、大規模なテキスト生成に最適
テキスト指示処理と多言語サポートに特化
チャットボット、コード生成、コンテンツ作成、テキストベースのタスクに最適
Llama 3.2 90B の強み:
画像とテキストの両方の入力に対応するマルチモーダル機能
画像理解、グラフ分析、画像キャプション生成に優れる
モバイルおよびエッジデバイス向けに最適化
ご自身のユースケースで Llama 3.3 70B を評価したい場合は — 登録すると、Novita AI から $0.5 のクレジットが提供されます。
Meta の Llama シリーズ大規模言語モデルは急速に進化しており、頻繁なアップデートと新リリースが行われています。注目すべき2つのモデルが Llama 3.3 70B と Llama 3.2 90B です。本記事では、各モデルの技術面、性能、実用的な応用について詳しく掘り下げ、開発者が適切なツールを選択できるように比較を行います。
モデルの基本紹介
比較を始めるにあたり、まず各モデルの基本特性を理解しましょう。
Llama 3.3 70B
- リリース日: 2024年12月6日
- モデル規模:
- 主な特徴:
- 指示チューニング済みのテキスト専用モデル
- Grouped-Query Attention (GQA) を採用し効率性を向上
- 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語に対応
Llama 3.2 90B
- リリース日: 2024年9月25日
- モデル規模:
- meta-llama/llama-3.1-1B
- meta-llama/llama-3.1-3B
- meta-llama/llama-3.1-11B
- meta-llama/llama-3.1-90B
- 主な特徴:
- マルチモーダルモデル、テキストと画像の両方の入力に対応
- 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語に対応
モデル比較
まとめると、Llama 3.2 90B はモデルサイズが大きく、マルチモーダル機能をサポートしているため、ビジョンに関わるタスクでより汎用的です。Llama 3.3 70B はサイズが小さいものの、特定の量子化精度オプションを提供します。両モデルとも同じコンテキストウィンドウサイズを維持しており、大規模なテキスト入力の処理において一貫したパフォーマンスを発揮します。
速度比較
実際にテストしたい場合は、Novita AI のウェブサイトで無料トライアルを開始できます。
速度比較
コスト比較
Llama 3.3 70B は出力速度において明らかな優位性があり、大量のテキストを迅速に生成する必要があるタスクに適しています。Llama 3.2 90B (Vision) は合計応答時間とレイテンシの面でわずかに優れており、高速応答と低レイテンシが求められるアプリケーションに適しています。Llama 3.2 90B (Vision) はマルチモーダル機能が強いものの、純粋なテキスト処理速度では Llama 3.3 70B に及びません。また、価格の観点から見ると、Llama 3.3 70B の方がコスト効率が良いと言えます。
ベンチマーク比較
各モデルの基本特性を確認したところで、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスを見ていきましょう。この比較により、それぞれの強みが明らかになります。
| ベンチマーク指標 | Llama 3.3 70B | Llama 3.2 90B (vision) |
|---|---|---|
| MMLU | 86 | 84 |
| HumanEval | 86 | 80 |
| MATH | 76 | 65 |
| GPQA Diamond | 49 | 42 |
Llama 3.3 70B はすべてのテストで Llama 3.2 90B を上回り、特に HumanEval と MATH で優れた結果を示しています。パラメータ数が多くマルチモーダル機能を持つにもかかわらず、Llama 3.2 90B は純粋なテキストタスクでは Llama 3.3 70B ほどの性能を発揮しません。
Llama 3.3 のベンチマークに関する詳細は、以下の記事をご覧ください。
Llama 3.3 と他のモデルのさらなる比較については、以下の記事もチェックしてください。
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: ニーズに合ったモデルはどちら？
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: より良い性能、より高い価格
- Llama 3.3 70B は本当に Llama 3.1 405B と同等か？
アプリケーションとユースケース
Llama 3.3 70B:
- 多言語チャットボットとアシスタント
- コーディング支援とコード生成
- 合成データ生成
- 多言語コンテンツ作成とローカライゼーション
- 知識ベースのアプリケーション（質問応答など）
Llama 3.2 90B:
- 画像の理解と推論
- グラフやチャートを含むドキュメントレベルの理解
- 画像キャプション生成
- ビジュアルグラウンディングタスク
- 視覚入力を伴うリアルタイム言語翻訳
Novita AI によるアクセスとデプロイ
ステップ1: ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。
ステップ2: モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3: 無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。
ステップ4: APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーします。
ステップ5: APIをインストール
使用するプログラミング言語のパッケージマネージャを使ってAPIをインストールします。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーを使ってAPIを初期化し、Novita AI LLMとのやり取りを開始します。以下は、Pythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
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)
登録すると、Novita AI から $0.5 のクレジットが提供されます。
無料クレジットを使い切った場合は、課金して継続利用できます。
Llama 3.3 70B と Llama 3.2 90B はどちらも、さまざまなユースケースに合わせた独自の利点を提供します。Llama 3.3 は、強力な多言語機能と指示追従を必要とし、効率性を重視するテキストベースのタスクに優れています。一方、Llama 3.2 は、画像理解を含むマルチモーダルアプリケーションで輝きを放ちます。
よくある質問
Llama 3.3 と Llama 3.2 の違いは何ですか？
Llama 3.3 はテキストタスク向けに最適化されており、多言語機能に優れています。一方、Llama 3.2 は画像とテキストの両方を扱うマルチモーダルモデルです。
Llama 3.3 は標準的な開発者向けハードウェアで実行できますか？**
はい、一般的な GPU や開発者向けワークステーション向けに設計されています。
Novita AI は、AI の野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラを排除し、無料で始めて、AI のビジョンを現実にしましょう。
