Llama 3.3 70B 與 Llama 3.2 90B：文字精通還是視覺力量

模型基本介紹
模型比較
速度比較
基準測試比較
應用與使用案例
透過 Novita AI 存取與部署

重點摘要

Llama 3.3 70B 優勢：
文字處理速度更快，適合大規模文字生成
專精於文字指令處理與多語言支援
最適合聊天機器人、程式碼生成、內容創作及文字型任務

Llama 3.2 90B 優勢：
多模態能力，支援影像與文字輸入
擅長影像理解、圖表分析與圖片說明
針對行動裝置與邊緣裝置最佳化

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Meta 推出的 Llama 系列大型語言模型演進迅速，時常更新並推出新版本。其中兩個備受矚目的模型是 Llama 3.3 70B 與 Llama 3.2 90B。本文將深入探討每個模型的技術細節、效能與實際應用，提供比較分析幫助開發者為任務挑選合適的工具。

模型基本介紹

在開始比較之前，我們先了解每個模型的基本特性。

Llama 3.3 70b

發布日期：2024 年 12 月 6 日
模型規模：
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
主要特色：
- 指令調整、純文字模型
- 採用 Grouped-Query Attention (GQA) 提升效率
- 支援英文、德文、法文、義大利文、葡萄牙文、印地文、西班牙文與泰文

Llama 3.2 90b

發布日期：2024 年 9 月 25 日
模型規模：
- meta-llama/llama-3.1-1B
- meta-llama/llama-3.1-3B
- meta-llama/llama-3.1-11B
- meta-llama/llama-3.1-90B
主要特色：
- 多模態模型，支援文字與影像輸入
- 支援英文、德文、法文、義大利文、葡萄牙文、印地文、西班牙文與泰文

模型比較

總結來說，Llama 3.2 90B 模型規模較大，支援多模態功能，在需要視覺處理的任務上更具彈性。Llama 3.3 70B 雖然較小，但提供特定的量化精度選項。兩個模型維持相同的上下文視窗大小，確保在處理大量文字輸入時效能一致。

速度比較

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速度比較

資料來源：artificialanalysis

成本比較

資料來源：artificialanalysis

Llama 3.3 70B 在輸出速度上具有明顯優勢，適合需要快速產生大量文字的任務。Llama 3.2 90B（視覺版）在總回應時間與延遲方面表現略佳，適合需要快速回應與低延遲的應用。雖然 Llama 3.2 90B（視覺版）多模態能力較強，但在純文字處理速度上不如 Llama 3.3 70B。而從價格角度來看，llama 3.3 70b 更具成本效益。

基準測試比較

我們已經了解每個模型的基本特性，現在來看它們在各種基準測試上的表現。這項比較有助於說明它們在不同領域的優勢。

基準測試指標	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 在所有測試中均優於 Llama 3.2 90B，尤其是在 HumanEval 與 MATH 測試中表現出色。雖然 Llama 3.2 90B 參數更多且具備多模態能力，但在純文字任務上不如 Llama 3.3 70B。

如果您想了解更多關於 llama3.3 基準測試的知識，可參閱以下文章：

Llama 3.3 基準測試：關鍵優勢與應用見解。

如果您想看更多 llama 3.3 與其他模型的比較，可以查看這些文章：

應用與使用案例

Llama 3.3 70B：

多語言聊天機器人與助理
程式碼輔助與程式碼生成
合成資料生成
多語言內容創作與本地化
知識型應用，例如問答系統

Llama 3.2 90B：

影像理解與推理
文件層級理解，包含圖表與圖形
圖片說明
視覺定位任務
結合視覺輸入的即時語言翻譯

透過 Novita AI 存取與部署

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳號，然後點選 Model Library 按鈕。

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合需求的模型。

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：取得您的 API 金鑰

為通過 API 驗證，我們會提供您一組新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以依圖示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理工具安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

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="<您的 Novita AI API 金鑰>",
)

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=[
        {
            "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[0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

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如果免費額度用完，您可以付費繼續使用。

Llama 3.3 70B 與 Llama 3.2 90B 分別針對不同使用案例提供獨特優勢。Llama 3.3 在需要強大多語言能力與指令遵循的文字型任務中表現優異，並注重效率；而 Llama 3.2 在涉及影像理解的多模態應用中則大放異彩。

常見問題

Llama 3.3 與 Llama 3.2 有何不同？**

Llama 3.3 最佳化於文字任務，在多語言能力上表現出色；而 Llama 3.2 則是多模態模型，可同時處理影像與文字。

Llama 3.3 能在標準開發者硬體上執行嗎？**

可以，它專為常見 GPU 與開發者級工作站設計。這篇精煉文章提供了兩個模型的完整比較，同時維持清晰的上下文與結構。

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Llama 3.3 70B 與 Llama 3.2 90B：文字精通還是視覺力量

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