Llama 3.1 70b vs Llama 3.3 70b：性能更优，价格更高

模型系列基础介绍
性能对比
资源效率
应用与使用场景
通过 Novita AI 访问和部署
结论

关键要点

我们研究了最新基准测试，评估了输入和输出 token 成本，分析了延迟和吞吐量，并针对您的需求给出了最佳模型选择建议。从分析中我们了解到：

常识理解： Llama 3.3 70b 在 MMLU 得分上表现更优。

编码： Llama 3.3 70b 在 HumanEval 得分上表现更优。

数学问题： Llama 3.3 70b 在 MATH 得分上表现更优。

多语言支持： Llama 3.3 70b 支持更多语言，表现更优。

价格与速度： Llama 3.1 70b 对 API 和硬件的要求更低。

如果您想在自己的使用场景中评估 Llama 3.3 70b 或 Llama 3.1 70b，Novita AI 可提供免费试用。

由 Meta 开发的 Llama 3.3 70b 和 Llama 3.1 70b 是存在显著差异的大型语言模型。我们来比较它们的性能、资源效率、应用场景以及如何选择和使用它们。

模型系列基础介绍

在开始对比之前，我们先了解每个模型的基本特征。

Llama 3.1 模型系列特点

发布日期：2024 年初
模型规模：
- meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
- meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
主要特性：
- 上下文窗口扩展至 128k token。
- 多语言能力增强
- 资源效率高

Llama 3.3 模型系列特点

发布日期：2024 年中
模型规模：
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
主要创新：
- 优化的 Transformer 架构
- 使用监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行训练
- 训练中整合了 15 万亿 token 的公开数据
- 建议采用分组查询注意力（GMA）来提升推理可扩展性
- 支持八种核心语言，注重质量而非数量

性能对比

我们已经了解了每个模型的基本特征，现在深入研究它们在各项基准测试中的表现。此对比将有助于说明它们在不同领域的优势。

基准测试	含义	Llama 3.1 70b	Llama 3.3 70b
MMLU（5-shot）	MMLU（大规模多任务语言理解）评估跨多种任务的通用语言理解能力。	66.4	68.9
HumanEval	HumanEval 测试模型根据给定问题描述编写正确 Python 代码的能力。	80.5	88.4
MATH	MATH 评估模型的数学问题解决能力。	68	77.0
MBPP	MBPP（现代生物学问题解决）衡量 AI 在生物科学领域解决问题的能力。	86	87.6

从表中可以看出，Llama 3.3 70b 在各方面均表现出明显优势。

如果您想了解更多关于 llama3.3 基准测试的知识，可以查阅以下文章：Llama 3.3 基准测试：关键优势与应用见解。

资源效率

评估大型语言模型（LLM）的效率时，必须考虑三个关键类别：模型自身的处理能力、API 性能和硬件要求。

如果您想使用它们，Novita AI 提供 0.5 美元额度供您入门！

应用与使用场景

两个模型都适用于类似的应用场景，包括：

多语言聊天
编码辅助
合成数据生成
文本摘要
内容创作
本地化
知识型任务
工具使用

Llama 3.3 70b 在这些应用场景中可能表现更好，尤其是在多语言对话方面，得益于其优化。

通过 Novita AI 访问和部署

第 1 步：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

第 2 步：选择模型

浏览可用选项，选择符合您需求的模型。

第 3 步：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的功能。

第 4 步：获取 API 密钥

为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入 “设置” 页面，您可以复制 API 密钥，如下图所示。

第 5 步：安装 API

使用您编程语言对应的包管理器安装 API。

安装后，将所需的库导入您的开发环境。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是供 Python 用户使用的聊天补全 API 示例。

 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 = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "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&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

注册后，Novita AI 会提供 0.5 美元额度供您入门！

如果免费额度用完，您可以付费继续使用。

结论

总之，选择 Llama 3.1 70B 还是 Llama 3.3 70B 取决于应用的具体要求和可用的硬件资源。Llama 3.1 70B 在成本和延迟方面表现出色，非常适合需要快速响应和成本效益的应用。另一方面，Llama 3.3 70B 在最大输出和吞吐量方面表现优异，适合需要生成长文本和高吞吐量的应用，尽管其硬件要求更高。因此，仔细权衡这些因素，选择最适合您需求的模型至关重要。

常见问题解答

llama 3.1 是否受限制？

对于 Llama 3.1、Llama 3.2 和 Llama 3.3，只要包含正确的 Llama 归属声明，就允许使用。详情请参阅许可协议。

llama 3.1 比 GPT-4 更好吗？

聊天机器人：由于 Llama 3 具有深层的语言理解能力，您可以用它来自动化客户服务。即使在问题解决任务中，其响应和修正输出相比 GPT-4 也更准确。Llama 3 和 GPT-4 都是编码和问题解决方面的强大工具，但它们满足不同的需求。如果您在编码任务中优先考虑准确性和效率，Llama 3 可能是更好的选择。

llama 3.1 与 llama 3 有何不同？

模型推荐：Llama 3.1 70B 适合长文本内容和复杂文档分析，而 Llama 3 70B 更适合实时交互。LLM API 灵活性：LLM API 允许开发人员无缝切换模型，便于直接比较并最大化各模型的优势。

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Llama 3.1 70b vs Llama 3.3 70b：性能更优，价格更高

关键要点