Llama 3.2 90B против Qwen 2.5 72B: сравнительный анализ возможностей кодирования и работы с изображениями

Ключевые моменты

Сильные стороны Llama 3.2 90B:
мультимодальная большая языковая модель (LLM), которая превосходно справляется с анализом изображений и пониманием, а также показывает хорошие результаты в текстовых задачах.

Сильные стороны Qwen 2.5 72B:
текстовая LLM, ориентированная на высокую производительность в программировании, математике, следовании инструкциям и работе с длинными текстами.
Поддерживает 29 языков.

Если вы хотите оценить Qwen 2.5 72B для своих собственных задач — после регистрации Novita AI предоставляет кредит в размере $0.5 для начала работы!

В быстро меняющемся ландшафте больших языковых моделей (LLM) появились два заметных конкурента: Meta Llama 3.2 90B и Qwen 2.5 72B от Qwen. Хотя обе модели представляют собой значительные достижения в области ИИ, они ориентированы на разные потребности и сценарии использования. Эта статья предлагает практическое, информативное и техническое сравнение этих моделей, рассматривая их архитектуру, возможности, производительность и требования к ресурсам. Цель этого сравнения — помочь разработчикам и исследователям принять обоснованное решение о том, какая модель лучше всего подходит для их конкретных проектов.

Основное введение в модели

Чтобы начать сравнение, сначала разберемся с фундаментальными характеристиками каждой модели.

Llama 3.2 90B

• Дата релиза: 25 сентября 2024
• Другие модели:
  • meta-llama/llama-3.2-1b-instruct
  • meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
  • meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct
• Ключевые особенности:
  • Мультимодальная модель, поддерживает как текстовый, так и графический ввод
  • Поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки

Qwen 2.5 72B

• Дата релиза: 19 сентября 2024 (серия Qwen 2.5)
• Масштаб модели:
  • qwen/qwen-2.5-72b-instruct
• Ключевые особенности:
  • Улучшенная производительность в программировании и математике
  • Улучшенное следование инструкциям
  • Возможность генерации длинных текстов до 8K токенов
  • Сильная многоязычная поддержка более чем для 29 языков

Сравнение моделей

Сравнение скорости

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

Сравнение скорости

источник: artificialanalysis

Сравнение стоимости

источник: artificialanalysis

В целом, Qwen2.5 72B показывает лучшие результаты по общему времени ответа, цене и скорости вывода, в то время как Llama 3.2 90B лучше по задержке.

Сравнение бенчмарков

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

Метрика бенчмарка	Llama 3.2 90B (vision)	Qwen 2.5 72b
MMLU	84	86.8
HumanEval	80	59.1
MATH	65	83.1

В итоге, Qwen 2.5 72b показывает лучшие результаты в бенчмарках MMLU и MATH, в то время как Llama 3.2 90B (vision) превосходит в HumanEval. Кроме того, специализированные версии Qwen 2.5, а именно Qwen 2.5-Coder и Qwen 2.5-Math, могут обеспечить превосходную производительность в задачах программирования и математики соответственно. Производительность разных моделей значительно варьируется в зависимости от задачи, поэтому выбор модели должен основываться на конкретных требованиях поставленной задачи.

Если вы хотите узнать больше о бенчмарках llama3.3, вы можете посмотреть следующую статью:

• Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights.

Если вы хотите увидеть больше сравнений llama 3.3 с другими моделями, ознакомьтесь с этими статьями:

• 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?

Применение и сценарии использования

Llama 3.2 90B:

• Понимание и анализ изображений
• Создание подписей к изображениям
• Понимание документов, включая диаграммы и графики
• Задачи визуального grounding
• Перевод в реальном времени с визуальным вводом

Qwen 2.5 72B:

• Многоязычные чат-боты и ассистенты
• Помощь в написании кода и генерация кода
• Генерация синтетических данных
• Создание и локализация многоязычного контента
• Приложения, основанные на знаниях, такие как ответы на вопросы

Доступность и развертывание через Novita AI

Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей

Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Model Library.

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите подходящую модель.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу Settings и скопируйте 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 помощью вашего API-ключа, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Пример использования chat completions API для пользователей Python.

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Получите API-ключ Novita AI, обратившись к: 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)

После регистрации Novita AI предоставляет кредит в размере $0.5 для начала работы!

Если бесплатные кредиты закончатся, вы можете оплачивать и продолжать пользоваться.

Обе модели — Llama 3.3 70B и Llama 3.2 90B — предлагают уникальные преимущества для разных сценариев использования. Llama 3.3 превосходит в текстовых задачах, требующих мощной многоязычной поддержки и следования инструкциям с акцентом на эффективность, в то время как Llama 3.2 сияет в мультимодальных приложениях, связанных с пониманием изображений.

Часто задаваемые вопросы

Чем Llama 3.3 отличается от Llama 3.2?

Llama 3.3 оптимизирована для текстовых задач, отлично справляясь с многоязычием, в то время как Llama 3.2 является мультимодальной, работая как с изображениями, так и с текстом.

Может ли Llama 3.3 работать на стандартном оборудовании разработчика?

Да, она спроектирована для распространенных GPU и рабочих станций разработчиков. Эта доработанная статья предлагает тщательное сравнение двух моделей, сохраняя ясность контекста и структуры.

Novita AI — это облачная платформа «всё в одном», которая поддерживает ваши амбиции в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU Instances — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктурные заботы, начните бесплатно и воплотите ваше видение ИИ в реальность.

Рекомендуемое чтение

• How to Access Llama 3.3 70b Locally or via API: A Complete Guide
• Llama 3.2 VS Claude 3.5: Which AI Model Suits Your Project?
• Llama 3.2 Vision: Unleashing Multimodal Open Source AI Power