Llama 3.3 70B 与 Llama 3.2 90B：文本精通还是视觉力量

模型基本介绍
模型对比
速度对比
基准测试对比
应用与用例
通过 Novita AI 实现访问与部署

关键亮点

Llama 3.3 70B 优势：
更快的文本处理速度，适合大规模文本生成
专精于文本指令处理与多语言支持
最适合聊天机器人、代码生成、内容创作以及基于文本的任务

Llama 3.2 90B 优势：
多模态能力，同时支持图像和文本输入
在图像理解、图表分析和图像描述方面表现出色
针对移动和边缘设备优化

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Meta 的 Llama 系列大语言模型发展迅速，更新频繁，新版本不断发布。其中两个引人注目的模型是 Llama 3.3 70B 和 Llama 3.2 90B。本文将深入探讨每个模型的技术细节、性能以及实际应用，并进行对比，帮助开发者为自己的任务选择合适工具。

模型基本介绍

在开始比较之前，我们先了解每个模型的基本特征。

Llama 3.3 70b

发布日期：2024 年 12 月 6 日
模型规模：
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
主要特性：
- 指令调优，纯文本模型
- 采用分组查询注意力（GQA）以提高效率
- 支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语

Llama 3.2 90b

发布日期：2024 年 9 月 25 日
模型规模：
- meta-llama/llama-3.1-1B
- meta-llama/llama-3.1-3B
- meta-llama/llama-3.1-11B
- meta-llama/llama-3.1-90B
主要特性：
- 多模态模型，同时支持文本和图像输入
- 支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语

模型对比

总而言之，Llama 3.2 90B 模型规模更大，支持多模态能力，因此更适合涉及视觉的任务。Llama 3.3 70B 虽然规模较小，但提供了特定的量化精度选项。两个模型的上下文窗口大小相同，确保在处理长文本输入时性能一致。

速度对比

如果你想亲自测试，可以在 Novita AI 网站上启动免费试用。

启动免费试用

速度对比

来源：artificialanalysis

成本对比

来源：artificialanalysis

Llama 3.3 70B 在输出速度上具有明显优势，适合需要快速生成大量文本的任务。Llama 3.2 90B (Vision) 在总响应时间和延迟方面略胜一筹，适合需要快速响应和低延迟的应用。尽管 Llama 3.2 90B (Vision) 的多模态能力更强，但其纯文本处理速度不如 Llama 3.3 70B。从价格角度来看，llama 3.3 70b 性价比更高。

基准测试对比

我们已经了解了每个模型的基本特征，下面来深入看看它们在不同基准测试中的表现。这个对比将有助于说明它们在不同领域的优势。

基准指标	Llama 3.3 70B	Llama 3.2 90B (vision)
MMLU	86	84
HumanEval	86	80
MATH	76	65
GPQA Diamond	49	42

Llama 3.3 70B 在所有测试中均优于 Llama 3.2 90B，在 HumanEval 和 MATH 测试中尤其突出。尽管 Llama 3.2 90B 参数更多且具备多模态能力，但在纯文本任务上的表现不及 Llama 3.3 70B。

如果你想了解更多关于 llama3.3 基准测试的知识，可以查看以下文章：

Llama 3.3 基准测试：关键优势与应用洞察

如果你想查看更多 llama 3.3 与其他模型的对比，可以查阅以下文章：

应用与用例

Llama 3.3 70B：

多语言聊天机器人和助手
编码辅助与代码生成
合成数据生成
多语言内容创作与本地化
基于知识的应用，如问答系统

Llama 3.2 90B：

图像理解与推理
文档级理解，包括图表和图形
图像描述
视觉定位任务
结合视觉输入的实时语言翻译

通过 Novita AI 实现访问与部署

步骤 1：登录并访问模型库

登录你的账户，点击 模型库 按钮。

步骤 2：选择模型

浏览可选模型，选择适合你需求的模型。

步骤 3：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的各项能力。

步骤 4：获取 API 密钥

为了进行 API 认证，我们将为你提供一个新 API 密钥。进入“设置”页面，可以按图中所示复制 API 密钥。

步骤 5：安装 API

使用针对你编程语言的包管理器安装 API。

安装完成后，将必要的库导入到你的开发环境中。用你的 API 密钥初始化客户端，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是一个针对 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # 获取 Novita AI API 密钥，请参考：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  # 或 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)

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Llama 3.3 70B 和 Llama 3.2 90B 各有独特优势，适用于不同用例。Llama 3.3 擅长基于文本的任务，具有强大的多语言能力和指令跟随能力，强调效率；而 Llama 3.2 在涉及图像理解的多模态应用中表现出色。

常见问题解答

Llama 3.3 与 Llama 3.2 有何不同？

Llama 3.3 针对文本任务优化，在多语言能力上表现优异；而 Llama 3.2 是多模态模型，既能处理图像也能处理文本。

Llama 3.3 能在标准开发者硬件上运行吗？

可以，它专为常见 GPU 和开发者级工作站设计。这篇经过润色的文章对两个模型进行了详尽的比较，同时保持了上下文的清晰与结构。

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Llama 3.3 70B 与 Llama 3.2 90B：文本精通还是视觉力量

关键亮点