Llama 3.1 8B 與 Llama 3.2 3B：平衡效能與行動效率

模型基本介紹
模型比較
速度比較
基準比較
應用與使用案例
透過 Novita AI 的取用與部署

重點摘要

Llama 3.1 8B 是一款通用型模型，具備更強的推理與一般知識能力，適用於更廣泛的應用場景。

Llama 3.2 3B 則針對 ** 裝置端應用** 進行優化，擅長摘要、指令遵循與重寫等任務，並透過本地資料處理優先保障隱私。

若想自行評估使用情境 — 註冊後，Novita AI 將提供 $0.5 美元免費額度 讓您開始體驗！

由 Meta 開發的 Llama 系列語言模型已推出多個標誌性版本。本文將詳細比較兩個重要模型：Llama 3.2 3B 與 Llama 3.1 8B。我們將探討它們的技術規格、效能基準與實際應用，協助開發者與研究人員根據自身需求做出明智的選擇。

模型基本介紹

首先，我們先了解每個模型的基本特徵。

Llama 3.1 8B

發布日期：2024 年 7 月 23 日
其他模型：
主要特色：
- 8.03B 參數
- 通用型純文字自迴歸語言模型
- 支援 16 位元 (BF16) 與 8 位元 (FP8) 量化
- 支援 8 種語言的多語言能力
- 擅長進階推理、程式碼撰寫與一般知識任務

Llama 3.2 3B

發布日期：2024 年 9 月 25 日
其他模型：
主要特色：
- 3.21B 參數
- 輕量型純文字模型，針對裝置端處理進行優化
- 專為行動裝置與邊緣運算設計
- 支援 8 種語言的多語言能力
- 擅長摘要、指令遵循與重寫等任務

模型比較

速度比較

若想自行測試，您可以在 Novita AI 網站上開始免費試用。

速度比較

資料來源：artificialanalysis

Llama 3.2 3B 在總回應時間、延遲與輸出速度方面均優於 Llama 3.1 8B。

成本比較

資料來源：artificialanalysis

Llama 3.2 3B 的定價顯著低於 Llama 3.1 8B，每百萬 Token 的輸入與輸出價格僅為 Llama 3.1 8B 的一半。

基準比較

了解每個模型的基本特性後，我們來深入探討它們在各項基準上的表現。這項比較將有助於突顯不同領域的優勢。

基準指標	Llama 3.1 8B	Llama 3.2 3B
MMLU	71	64
HumanEval	67	60
MATH	50	50
GPQA Diamond	27	21

Llama 3.1 8B 在 MMLU、HumanEval 和 GPQA Diamond 基準上均優於 Llama 3.2 3B。在 MATH 基準上兩者表現持平。若需要在這些特定基準上獲得更好表現，Llama 3.1 8B 是更佳選擇。然而，也應考慮成本或特定任務需求等其他因素，以做出全面決策。

若想了解更多關於 Llama 3.1 與 Llama 3.2 的資訊，可參考以下文章：

若想查看更多比較，可參閱以下文章：

應用與使用案例

Llama 3.1 8B：

多語言對話代理
程式碼助手
通用型文字任務
長篇摘要

Llama 3.2 3B：

行動裝置上的裝置端 AI
低延遲、注重隱私的邊緣運算 AI
裝置內的摘要與工具使用

透過 Novita AI 的取用與部署

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 「模型庫」 按鈕。

步驟 2：選擇模型

瀏覽可用選項，選擇適合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得 API 金鑰

我們將為您提供新的 API 金鑰以進行 API 驗證。進入 「設定」 頁面，即可複製 API 金鑰，如下圖所示。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，在開發環境中匯入必要的函式庫。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是供 Python 使用者使用的聊天補全 API 範例。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # 取得 Novita AI API 金鑰，請參閱：https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key。
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct"
stream = True  # 或 False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "role": "system",
            "content": "扮演一個有用的助手。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "你好！",
        }
    ],
    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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若免費額度用完，您可以付費繼續使用。

Llama 3.2 3B 與 Llama 3.1 8B 都是強大的模型，但適用於不同的使用情境。Llama 3.2 3B 是開發者打造 ** 裝置端 AI 應用 ** 的絕佳選擇，特別是在資源限制與隱私為主要考量時。其較小的體積與針對行動裝置的優化，使其成為多種任務的實用選項。Llama 3.1 8B 則為需要進階推理能力、一般知識的應用提供 ** 更強大的選項**，適合通用型應用，以及在程式碼撰寫與多語言互動等領域。

常見問題

什麼是 Meta Llama 3.1？它有何重要意義？**

Meta Llama 3.1 是一系列大型語言模型，參數量最高達 405B，是首個公開可用且效能達到頂尖封閉源模型（如 GPT-4 與 Claude 3.5 Sonnet）水準的模型。

Meta 的 Llama 模型與其他開源及封閉源模型相比如何？

Llama 3.1 模型旨在與 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet 等頂尖基礎模型競爭，較大版本展現出相當的效能；而 Llama 3.2 的較小模型則在其尺寸類別中表現出色，甚至超越 Gemma 等相似模型。

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重點摘要