Principais Destaques
Pontos fortes do Llama 3.3 70B:
Desempenho superior em tarefas de conhecimento geral e raciocínio (MMLU: 86)
Maior precisão em raciocínio matemático (MATH: 76)
Melhor compreensão científica (GPQA Diamond: 49)
Velocidade de processamento de texto mais rápida
Solução econômica
Forte suporte multilíngue em 8 idiomas
Pontos fortes do Mistral Large 2411:
Excelência em programação e geração de código (HumanEval: 90)
Manipulação avançada de contexto para geração aumentada por recuperação (RAG)
Capacidades nativas de chamada de função e saída JSON
Suporte a mais idiomas, abrangendo 11 línguas
Especializado em fluxos de trabalho agentes complexos
Capacidades robustas de seguir instruções
Se você está avaliando o Llama 3.3 70b e o Mistral Large 2411 para seus próprios casos de uso — Ao se registrar, a Novita AI oferece um crédito de $0,5 para você começar!
O campo dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está em constante evolução, com novos modelos oferecendo capacidades e eficiência aprimoradas. Este artigo fornece uma comparação prática de dois modelos notáveis: o Llama 3.3 70B da Meta e o Mistral Large 2411 da Mistral AI. Exploraremos suas especificações técnicas, benchmarks de desempenho e casos de uso ideais, com o objetivo de oferecer um guia abrangente para desenvolvedores e pesquisadores.
Introdução Básica dos Modelos
Para iniciar nossa comparação, primeiro entendemos as características fundamentais de cada modelo.
Llama 3.3 70b
-
Data de Lançamento: 6 de dezembro de 2024
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Escala do Modelo:
-
Principais Características:
- Modelo de código aberto
- Modelo ajustado por instruções, somente texto
- Suporta uso de ferramentas e chamada de funções
- Utiliza Atenção de Consulta Agrupada (GQA) para melhor eficiência
- Suporta inglês, alemão, francês, italiano, português, hindi, espanhol e tailandês
Mistral Large 2411
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Data de Lançamento: 18 de novembro de 2024
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Outros Modelos:
- mistral/mistral-Large-2-2407
- mistral/mistral-nemo
- mistral/mistal-7b-instruct
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Principais Características:
- Modelo de código fechado
- Treinado em mais de 80 linguagens de programação
- Suporta chamada de função nativa e saída JSON
- Projetado para aderência robusta ao contexto, especialmente para geração aumentada por recuperação (RAG)
- Suporta inglês, francês, alemão, espanhol, italiano, chinês, japonês, coreano, português, holandês e polonês.
Comparação dos Modelos
Em resumo, essas especificações técnicas destacam as diferenças entre os dois modelos em termos de escala, design arquitetônico e otimização de desempenho. Enquanto o Mistral Large 2411 apresenta um número maior de parâmetros, o Llama 3.3 70b oferece opções de quantização mais flexíveis. Ambos os modelos mantêm paridade em relação ao tamanho da janela de contexto.
Comparação de Velocidade
Se você quiser testar por conta própria, pode iniciar uma avaliação gratuita no site da Novita AI.
Comparação de Velocidade
fonte: artificialanalysis
Comparação de Custos
fonte: artificialanalysis
No geral, o Llama 3.3 70B supera o Mistral Large 2411 em todas essas métricas de desempenho, com vantagens particularmente notáveis em velocidade de saída e preço.
Comparação de Benchmarks
Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.
| Métricas de Benchmark | Llama 3.3 70B | Mistral Large 2411 |
|---|---|---|
| MMLU | 86 | 85 |
| HumanEval | 86 | 90 |
| MATH | 76 | 72 |
| GPQA Diamond | 49 | 47 |
Enquanto o Llama 3.3 70B se destaca em tarefas de conhecimento geral e raciocínio, o Mistral Large 2411 demonstra capacidades superiores de programação. Notavelmente, é relatado que o Mistral Large 2411 foi treinado em mais de 80 linguagens de programação, do Python ao Fortran, tornando-o particularmente eficiente para tarefas de desenvolvimento.
Se você quiser saber mais sobre os benchmarks do Llama 3.3, pode ler este artigo:
Se quiser ver mais comparações entre o Llama 3.3 e outros modelos, confira estes artigos:
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: Qual Modelo Atende às Suas Necessidades?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: Melhor Desempenho, Preço Mais Alto
- O Llama 3.3 70B é Realmente Comparável ao Llama 3.1 405B?
Aplicações e Casos de Uso
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Llama 3.3 70B:
- Chatbots e assistentes multilíngues
- Suporte a programação e desenvolvimento de software
- Geração de dados sintéticos
- Criação e localização de conteúdo multilíngue
- Pesquisa e experimentação
- Aplicações baseadas em conhecimento
-
Mistral Large 2411:
- Fluxos de trabalho agentes complexos com seguimento preciso de instruções e saídas JSON
- Aplicações de contexto grande que exigem forte aderência para RAG
- Geração de código
Acessibilidade e Implantação através da Novita AI
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Sua Avaliação Gratuita
Comece sua avaliação gratuita para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página Settings e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusão de chat para usuários Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Obtenha a chave de API da Novita AI consultando: 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 # ou 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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Se os créditos gratuitos acabarem, você pode pagar para continuar usando.
Tanto o Llama 3.3 70B quanto o Mistral Large 2411 são modelos de linguagem poderosos com pontos fortes únicos. O Llama 3.3 se destaca por sua acessibilidade e eficiência, tornando-o adequado para uma ampla gama de aplicações em hardware padrão. Em contraste, o Mistral Large se destaca por suas capacidades avançadas de raciocínio, programação e funcionalidades centradas em agentes, mas requer recursos de hardware mais substanciais. A escolha entre os dois depende das necessidades específicas e dos recursos disponíveis.
Perguntas Frequentes
Quais são os requisitos de sistema para executar o Mistral Large 2411?
Para executar o Mistral Large 2411 de forma eficiente, são necessários mais de 300 GB de RAM de GPU. Recomenda-se usar a biblioteca vLLM para pipelines de inferência prontos para produção.
O que torna o Mistral Large 2411 único em comparação com modelos anteriores?
O Mistral Large 2411 inclui melhorias no tratamento de contexto longo, capacidades aprimoradas de chamada de função e melhor aderência a prompts de sistema em comparação com seus modelos predecessores.
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