主なハイライト
Llama 3.2 90B の強み:
画像推論と理解に優れ、テキストベースのタスクでも良好なパフォーマンスを発揮するマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）。
Qwen 2.5 72B の強み:
テキストベースのLLMで、コーディング、数学、指示追従、長文処理に強い。
29言語以上をサポート。
もしお使いのユースケースで Qwen 2.5 72B を評価したい場合は、Novita AI に登録すると、$0.5 のクレジットが付与され、すぐに始められます！
大規模言語モデル（LLM）の急速に進化する環境において、Meta の Llama 3.2 90B と Qwen の Qwen 2.5 72B という2つの注目すべき競合が登場しました。どちらのモデルも AI の大きな進歩を象徴していますが、異なるニーズとユースケースに対応しています。この記事では、これらのモデルのアーキテクチャ、機能、パフォーマンス、リソース要件を実用的かつ情報的、技術的に比較します。この比較を通じて、開発者や研究者が特定のプロジェクトに最適なモデルを選択するための情報を提供します。
モデルの基本紹介
比較を始めるにあたり、各モデルの基本的な特性を理解しましょう。
Llama 3.2 90B
- リリース日：2024年9月25日
- その他のモデル：
- 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をサポート
- 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、タイ語をサポート
Qwen 2.5 72B
- リリース日：2024年9月19日（Qwen 2.5 シリーズ）
- モデルスケール：
- 主な特徴：
- コーディングと数学のパフォーマンス向上
- 指示追従の強化
- 最大 8K トークンの長文生成能力
- 29 以上の言語に対応する強力な多言語サポート
モデル比較
速度比較
自分で試したい場合は、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
まとめると、Qwen2.5 72B は総応答時間、価格、出力速度で優れており、Llama 3.2 90B はレイテンシで優れています。
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みましょう。この比較は、それぞれの強みを明確にします。
| ベンチマーク指標 | Llama 3.2 90B (vision) | Qwen 2.5 72b |
|---|---|---|
| MMLU | 84 | 86.8 |
| HumanEval | 80 | 59.1 |
| MATH | 65 | 83.1 |
まとめると、Qwen 2.5 72b は MMLU と MATH のベンチマークで優れており、Llama 3.2 90B (vision) は HumanEval で優れています。さらに、Qwen 2.5 の専門バージョンである Qwen 2.5-Coder と Qwen 2.5-Math は、それぞれプログラミングと数学関連のタスクで優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。異なるモデルのパフォーマンスはタスクによって大きく異なるため、タスクの具体的な要件に基づいてモデルを選択する必要があります。
Llama3.3 のベンチマーク知識について詳しく知りたい場合は、以下の記事をご覧ください。
Llama 3.3 と他のモデルの比較をもっと見たい場合は、以下の記事をご確認ください。
- 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
- Is Llama 3.3 70B Really Comparable to Llama 3.1 405B?
アプリケーションとユースケース
Llama 3.2 90B:
- 画像理解と推論
- 画像キャプション生成
- チャートやグラフを含む文書レベルの理解
- ビジュアルグラウンディングタスク
- 視覚入力を用いたリアルタイム言語翻訳
Qwen 2.5 72B:
- 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
- 質問応答などの知識ベースアプリケーション
Novita AI を通じたアクセシビリティとデプロイメント
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から、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 認証のために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに入り、画像の指示に従って 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ーを使って API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使って API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは Python ユーザー向けの chat completions 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 = "qwen/qwen-2.5-72B"
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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無料クレジットを使い切った場合も、支払いをして継続利用できます。
Llama 3.3 70B と Llama 3.2 90B は、それぞれ異なる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、効率性を重視した強力な多言語機能と指示追従を必要とするテキストベースのタスクに優れており、Llama 3.2 は画像理解を伴うマルチモーダルアプリケーションで際立ちます。
よくある質問
Llama 3.3 は Llama 3.2 とどう違いますか？
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 はマルチモーダルで、画像とテキストの両方を処理します。
Llama 3.3 は標準的な開発者ハードウェアで動作しますか？
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。この整備された記事は、文脈と構造の明確さを維持しながら、2つのモデルの徹底的な比較を提供しています。
Novita AI は、AI の野心を実現するためのオールインワンクラウドプラットフォームです。統合 API、サーバーレス、GPU インスタンスなど、コスト効率の高いツールを提供します。インフラストラクチャを排除し、無料で始めて、AI のビジョンを現実にしてください。
