Ключевые моменты
Сильные стороны Llama 3.3 70B:
Превосходная производительность в задачах общего знания и рассуждений (MMLU: 86)
Более высокая точность в математических рассуждениях (MATH: 76)
Лучшее понимание научных задач (GPQA Diamond: 49)
Более высокая скорость обработки текста
Экономичное решение
Мощная поддержка нескольких языков (8 языков)
Сильные стороны Mistral Large 2411:
Превосходство в программировании и генерации кода (HumanEval: 90)
Продвинутая работа с контекстом для генерации с дополнением по запросу (RAG)
Встроенная поддержка вызова функций и вывода JSON
Более широкая языковая поддержка (11 языков)
Специализация на сложных агентских workflows
Надёжное следование инструкциям
Если вы хотите оценить Llama 3.3 70b на своих собственных примерах использования — после регистрации Novita AI предоставляет кредит $0.5 для начала!
Сфера больших языковых моделей (LLM) постоянно развивается, появляются новые модели с улучшенными возможностями и эффективностью. Эта статья предлагает практическое сравнение двух заметных моделей: Meta Llama 3.3 70B и Mistral Large 2411 от Mistral AI. Мы рассмотрим их технические характеристики, бенчмарки производительности и идеальные сценарии использования, стремясь предоставить исчерпывающее руководство для разработчиков и исследователей.
Базовое описание моделей
Для начала сравнения сначала разберёмся с фундаментальными характеристиками каждой модели.
Llama 3.3 70b
-
Дата выпуска: 6 декабря 2024 г.
-
Масштаб модели:
-
Ключевые особенности:
- Модель с открытым исходным кодом
- Тонкая настройка под инструкции, только текст
- Поддержка использования инструментов и вызова функций
- Использует Grouped-Query Attention (GQA) для повышения эффективности
- Поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки
Mistral Large 2411
-
Дата выпуска: 18 ноября 2024 г.
-
Другие модели:
- mistral/mistral-Large-2-2407
- mistral/mistral-nemo
- mistral/mistal-7b-instruct
-
Ключевые особенности:
- Модель с закрытым исходным кодом
- Обучена на 80+ языках программирования
- Поддерживает встроенный вызов функций и вывод JSON
- Разработана для надёжного соблюдения контекста, особенно для RAG
- Поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, китайский, японский, корейский, португальский, нидерландский и польский языки
Сравнение моделей
Таким образом, эти технические характеристики подчёркивают различия между двумя моделями с точки зрения масштаба, архитектурного дизайна и оптимизации производительности. В то время как Mistral Large 2411 имеет большее количество параметров, Llama 3.3 70b предлагает более гибкие варианты квантизации. Обе модели имеют одинаковый размер контекстного окна.
Сравнение скорости
Если хотите проверить сами, вы можете начать бесплатный пробный период на сайте Novita AI.
Сравнение скорости
источник: artificialanalysis
Сравнение стоимости
источник: artificialanalysis
В целом, Llama 3.3 70B превосходит Mistral Large 2411 по всем этим показателям производительности, с особенно заметными преимуществами в скорости вывода и цене.
Сравнение бенчмарков
Теперь, когда мы установили основные характеристики каждой модели, давайте углубимся в их производительность по различным бенчмаркам. Это сравнение поможет проиллюстрировать их сильные стороны в разных областях.
| Показатели бенчмарка | Llama 3.3 70B | Mistral Large 2411 |
|---|---|---|
| MMLU | 86 | 85 |
| HumanEval | 86 | 90 |
| MATH | 76 | 72 |
| GPQA Diamond | 49 | 47 |
В то время как Llama 3.3 70B превосходит в задачах общего знания и рассуждений, Mistral Large 2411 демонстрирует превосходные способности в программировании. Примечательно, что сообщается, что Mistral Large 2411 обучен на более чем 80 языках программирования от Python до Fortran, что делает его особенно эффективным для задач разработки.
Если вы хотите узнать больше о бенчмарках llama 3.3, вы можете прочитать следующую статью:
Если вы хотите увидеть больше сравнений llama 3.3 с другими моделями, вы можете ознакомиться с этими статьями:
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: какая модель подходит вашим задачам?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: лучшая производительность, более высокая цена
- Действительно ли Llama 3.3 70B сравнима с Llama 3.1 405B?
Применения и сценарии использования
-
Llama 3.3 70B:
- Многоязычные чат-боты и ассистенты
- Поддержка кодирования и разработка ПО
- Генерация синтетических данных
- Создание и локализация многоязычного контента
- Исследования и эксперименты
- Приложения, основанные на знаниях
-
Mistral Large 2411:
- Сложные агентские workflows с точным следованием инструкциям и выводом JSON
- Приложения с большим контекстом, требующие высокой точности для RAG
- Генерация кода
Доступность и развёртывание через Novita AI
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свою учётную запись и нажмите на кнопку Model Library.
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Settings», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования chat completions API для пользователей Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Получить API-ключ Novita AI можно по ссылке: 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)
При регистрации Novita AI предоставляет кредит $0.5 для начала!
Если бесплатные кредиты закончились, вы можете продолжить использование, оплатив.
Обе модели — Llama 3.3 70B и Mistral Large 2411 — являются мощными языковыми моделями с уникальными сильными сторонами. Llama 3.3 превосходит своей доступностью и эффективностью, что делает её подходящей для широкого круга приложений на стандартном оборудовании. В свою очередь, Mistral Large выделяется продвинутыми рассуждениями, способностями к программированию и ориентированными на агентов функциями, но требует более значительных аппаратных ресурсов. Выбор между ними зависит от конкретных потребностей и доступных ресурсов.
Часто задаваемые вопросы
Какие системные требования для запуска Mistral Large 2411?
Для эффективного запуска Mistral Large 2411 требуется более 300 ГБ GPU RAM. Рекомендуется использовать библиотеку vLLM для готовых к продакшену конвейеров инференса.
Что делает Mistral Large 2411 уникальным по сравнению с предыдущими моделями?
Mistral Large 2411 включает улучшения в обработке длинного контекста, улучшенные возможности вызова функций и лучшее следование системным подсказкам по сравнению с моделями-предшественниками.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая реализует ваши AI-амбиции. Интегрированные API, serverless, GPU Instance — экономичные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите ваше AI-видение в реальность.
