Llama 4 Scout против Llama 3.3 70B: Мультимодальное превосходство или эффективность кодирования?

Ключевые моменты

Llama 4 Scout — передовая мультимодальная модель, поддерживающая ввод текста и изображений с длиной контекста 10M, идеально подходит для расширенного рассуждения, задач с длительной памятью и экономичного крупномасштабного вывода.

Llama 3.3 70B — ограничена только текстовым вводом с длиной контекста 131K, но превосходит в задачах кодирования благодаря лаконичной реализации и более низким требованиям к оборудованию.

Производительность: Llama 4 Scout лидирует в рассуждении, знании и экономической эффективности, в то время как Llama 3.3 70B немного лучше справляется с задачами кодирования.

Требования к оборудованию: Llama 4 Scout требует значительно больших вычислительных ресурсов, тогда как Llama 3.3 70B более доступна для универсальных приложений.

Llama 4 Scout и Llama 3.3 70B представляют собой две мощные большие языковые модели, предназначенные для разных сценариев использования. Мультимодальные возможности Llama 4 Scout и длина контекста 10M делают её подходящей для расширенного рассуждения и задач с длительной памятью. Напротив, Llama 3.3 70B отличается эффективностью, производительностью в кодировании и более низкими требованиями к оборудованию, что делает её идеальной для универсальных приложений. Это руководство исследует их различия и помогает выбрать подходящую модель в зависимости от ваших потребностей.

Базовое введение

Llama 4 Scout поддерживает мультимодальную обработку, позволяя работать с разнообразными типами данных, такими как текст и изображения, для выполнения сложных задач, таких как визуальное рассуждение и синтез данных. Её длина контекста 10M позволяет обрабатывать огромные последовательные данные, что делает её идеальной для приложений, требующих длительной памяти и осведомлённости о контексте.

Llama 4 Scout

Категория	Пункт	Детали
Основная информация	Размер модели	109B параметров (17B активных/токен)
	Открытый исходный код	Открытый
	Архитектура	16 Mixture-of-Experts (MoE)
	Контекст	Поддерживает до 10M токенов
Поддержка языков	Поддерживаемые языки	Предварительно обучена на 200 языках. Поддерживает арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский.
Мультимодальность	Возможности	Ввод: многоязычный текст и изображение; Вывод: многоязычный текст и код
Обучение	Обучающие данные	~40 триллионов токенов
	Предварительное обучение	MetaP: Адаптивная конфигурация экспертов + Mid-training
	Пост-обучение	SFT (Easy Data) → RL (Hard Data) → DPO
Размер модели по точности	Тип тензора	BF16

Llama 3.3 70B

Категория	Пункт	Детали
Основная информация	Размер модели	70B параметров
	Открытый исходный код	Открытый
	Архитектура	Оптимизированная архитектура Transformer, GQA
	Контекст	131K
Поддержка языков	Поддерживаемые языки	Поддерживает восемь языков
Мультимодальность	Возможности	Текст в текст
Обучение	Обучающие данные	15 триллионов токенов
	Метод обучения	Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Размер модели по точности	Тип тензора	BF16

Сравнение бенчмарков

Теперь, когда мы установили основные характеристики каждой модели, давайте углубимся в их производительность в различных бенчмарках. Это сравнение поможет проиллюстрировать их сильные стороны в разных областях.

Категория	Бенчмарк	Llama 4 Scout	Llama 3.3 70B
Кодирование	LiveCodeBench	32.8	33.3
Рассуждение	MMLU Pro	74.3	68.9
Знание	GPQA Diamond	57.2	50.5
Ценообразование (Novita AI)	1M Входных токенов	$0.10	$0.10
	1M Выходных токенов	$0.13	$0.39

Выбирайте Llama 4 Scout для разнообразных задач, где приоритетны рассуждение, знание и экономическая эффективность. Остановитесь на Llama 3.3 70B, если основным требованием является производительность в кодировании.

Если вы хотите увидеть больше сравнений, вы можете ознакомиться с этими статьями:

• Может ли один H100 с VRAM запустить Llama 4 Scout?
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Различные архитектуры GRPO и PPO
• Руководство: Доступ к Llama 4 Scout локально, через API или на облачных GPU

Сравнение скорости

Если вы хотите протестировать самостоятельно, вы можете начать бесплатную пробную версию на сайте Novita AI.

Попробуйте Llama 4 Scout Demo сейчас!

Сравнение скорости

Llama 4 Scout быстрее как в генерации токенов, так и в выдаче первого токена. Эти качества делают её более подходящей для приложений, требующих низкой задержки и высокой отзывчивости.

Требования к оборудованию

Модель	Длина контекста	Int4 VRAM	Потребность в GPU (Int4)	FP16 VRAM	Потребность в GPU (FP16)
Llama 3.3 70B	131K токенов			194.14GB	4× H100
Llama 4 Scout	4K токенов	~99.5 GB	1× H100	~345 GB	8× H100
	128K токенов	~334 GB	8× H100	~579 GB	8× H100
	10M токенов	~18.8 TB	240× H100	То же, что Int4 (доминирование KV-кэша)	240× H100

Требования к оборудованию: Llama 3.3 70B сохраняет более низкие требования к оборудованию даже для расширенной длины контекста (131K токенов с 4× H100). Напротив, Llama 4 Scout является ресурсоёмкой, особенно для задач с 128K или 10M токенов.

Масштабируемость: Llama 4 Scout поддерживает сверхдлинные контексты (до 10M токенов), но ценой экстремальных вычислительных ресурсов, что делает её подходящей для нишевых высокобюджетных приложений.

Практичность: Llama 3.3 70B лучше подходит для универсальных сценариев использования с высокой эффективностью и доступностью ресурсов. Llama 4 Scout идеальна для специализированных сценариев, требующих огромных контекстов токенов, но её требования делают её менее практичной для типичных сред.

Приложения и сценарии использования

Приложения Llama 4 Scout:

1. Мультимодальные задачи: Идеальна для задач, включающих текст и изображения, таких как визуальный вопрос-ответ, подписи к изображениям или мультимодальное рассуждение.
2. Обработка расширенного контекста: Благодаря длине контекста 10M отлично подходит для анализа длинных документов, исторических данных или масштабных диалогов.
3. Высокопроизводительное рассуждение: Подходит для задач продвинутого рассуждения, таких как научный анализ, решение сложных проблем и принятие решений.
4. Экономичный вывод: Оптимизирована для задач, требующих крупномасштабной генерации текста с минимальными затратами на выходные токены.

Приложения Llama 3.3 70B:

1. Кодирование и программирование: Немного лучше справляется с задачами кодирования, что делает её отличным выбором для разработки ПО, отладки и генерации кода.
2. Умеренные требования к контексту: Поддерживает до 131K токенов, подходит для таких приложений, как анализ документов, суммаризация или диалоги средней длины.
3. Универсальное использование: Хорошо работает с широким спектром задач, включая создание контента, ответы на вопросы и неформальное рассуждение, где не требуется экстремальная длина контекста или мультимодальность.
4. Бюджетность для ввода: Практичный выбор для задач с интенсивными потребностями во входной обработке благодаря сбалансированной структуре затрат.

Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: Задачи

Задача 1: Логическое рассуждение

Промпт: «Вы заходите в комнату и видите кровать. На кровати две собаки, четыре кошки, жираф, пять коров и утка. Также есть три стула и стол. Сколько ног на полу?»

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Обзор:

• Точность: Llama 3.3 70B даёт более полный ответ (22 ноги), так как включает как ножки кровати, так и ноги человека, которые Llama 4 Scout упустила.
• Ясность: Llama 4 Scout предоставляет более структурированное и детальное объяснение, что облегчает понимание процесса рассуждения.
• Интерпретация: Включение ног человека в ответ Llama 3.3 70B спорно в зависимости от намерения вопроса. Если вопрос явно исключает человека, ответ был бы $20$ ног.

Задача 2: Навыки решения проблем

Промпт: «Напишите программу, которая может решать головоломку судоку»

Llama 4 Scout

Llama 3.3 70B

Обзор:

• Реализация Llama 4 Scout лучше подходит для новичков или тех, кто ценит ясность и подробные объяснения. Она легче для понимания и включает отформатированный вывод. Реализация Llama 3.3 70B более лаконична и эффективна, что делает её хорошим выбором для пользователей, знакомых с алгоритмами решения судоку и предпочитающих компактный код.

Как получить доступ к Llama 4 Scout и Llama 3.3 70B через API Novita?

Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей

Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Model Library (Библиотека моделей).

Попробуйте Llama 4 Scout сейчас!

Шаг 2: Выберите свою модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших нужд.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите свой API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Settings» (Настройки), вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, специфичного для вашего языка 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 API чат-завершений для пользователей Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  
  

Выбор между Llama 4 Scout и Llama 3.3 70B зависит от ваших требований. Для задач, требующих мультимодального ввода, обширной памяти и продвинутого рассуждения, Llama 4 Scout — превосходный выбор. Если ваш фокус на кодировании, умеренной длине контекста и эффективности оборудования, Llama 3.3 70B предлагает более практичное решение. Изучите эти модели через Novita AI, чтобы найти идеальное соответствие для ваших приложений.

Часто задаваемые вопросы

Что делает Llama 4 Scout уникальной?

Модели 4B, 12B и 27B имеют окно контекста 128K, в то время как модель 1B имеет окно контекста 32K.Llama 4 Scout поддерживает мультимодальный ввод (текст и изображения) и предлагает непревзойденную длину контекста 10M, что делает её идеальной для крупномасштабного рассуждения, обработки длинных документов и сложных задач принятия решений.

Кому следует использовать Llama 3.3 70B вместо Llama 4 Scout?

Llama 3.3 70B идеально подходит для пользователей, сосредоточенных на кодировании, умеренных требованиях к памяти (131K токенов) и тех, кто имеет ограниченные аппаратные ресурсы.

Как получить доступ к Llama 4 Scout и Llama 3.3 70B

Novita AI предоставляет вам доступный и надежный API.

Novita AI — это облачная платформа AI, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания моделей AI с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступные и надежные облачные GPU для сборки и масштабирования.

Рекомендуемое чтение

• DeepSeek V3: Продвижение моделей с открытым исходным кодом, теперь доступно на Novita AI
• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Языковые задачи против кода и математики
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Сравнение эффективности и производительности.