Qwen 2.5 72b 與 Llama 3.3 70b：哪個模型符合你的需求？

兩個模型系列的基本介紹
效能比較
資源效率
應用與使用案例
透過 Novita AI 的存取與部署
結論

重點摘要

我們探討了最新的基準評測，評估了輸入與輸出 token 成本，衡量了延遲與吞吐量，並針對你的需求提供最佳的模型選擇建議。從此分析中我們了解到：

一般知識理解：Qwen 2.5 (72b) 在 MMLU 分數上表現較佳。
程式碼：Llama 3.3 (70b) 在 HumanEval 分數上表現較佳。
數學問題：Qwen 2.5 (72b) 在 MATH 分數上表現較佳。
多語言支援：Qwen 2.5 (72b) 支援更多語言，表現較佳。
價格與速度：Llama 3.3 70b 在 API 與硬體需求方面表現出色。

如果你想要針對自己的使用情境評估 Llama 3.3 70b 或 Qwen 2.5 72b，Novita AI 提供免費試用。

在大型語言模型（LLM）快速演進的領域中，Qwen 2.5 72b 與 Llama 3.3 70b 已成為備受矚目的競爭者。本文將深入分析這些模型，探討它們的能力、表現與潛在應用。透過檢視它們的優勢與弱點，我們能協助你做出明智的決定，選擇最符合需求的模型。

兩個模型系列的基本介紹

為了開始比較，我們先了解每個模型的基本特性。

Qwen 2.5：多功能模型系列

Qwen 2.5 由阿里巴巴集團開發，代表 LLM 領域的重大進展。此系列提供參數量從 0.5B 到 72B 不等的模型，滿足不同的運算需求與應用。Qwen 2.5 系列包含專用模型，例如 Qwen2.5-Coder 與 Qwen2.5-Math，針對特定領域設計。Qwen 2.5 的主要特色包括：

訓練於 18 兆 token 的龐大資料集
支援超過 29 種語言，增強多語言能力
能夠生成連貫且具上下文脈絡的長篇文字
擅長遵循複雜指令與處理結構化資料
改進的綜合一般知識理解（比前代模型提升 18%）

Llama 3.3：Meta 高效且強大的 LLM

相較之下，Llama 3.3 由 Meta 開發，是一個 70B 參數的模型，專為文字型任務設計。其架構與訓練方法在以下幾個方面與眾不同：

最佳化的 Transformer 架構
使用監督式微調（SFT）與人類回饋強化學習（RLHF）進行訓練
訓練中包含 15 兆 token 的公開資料
採用分組查詢注意力（GQA）以改善推理可擴展性
支援八種核心語言，注重品質而非數量

效能比較

現在我們已了解每個模型的基本特性，讓我們深入探討它們在各項基準測試中的表現。此比較將有助於說明它們在不同領域的優勢。

基準測試	說明	Qwen 2.5 (72B)	Llama 3.3 (70B)
MMLU	MMLU（大規模多任務語言理解）評估跨多樣任務的一般語言理解能力。	86.8	86.0
HumanEval	HumanEval 測試模型根據給定問題描述撰寫正確 Python 程式碼的能力。	59.1	88.4
MATH	MATH 評估模型的數學問題解決能力。	83.1	77.0
MBPP	MBPP（現代生物學問題解決）衡量 AI 解決生物科學問題的能力。	88.2	87.6

從此表中可以看出，Llama 3.3 70b 在程式碼任務（HumanEval、MBPP）與指令遵循（IFEval）方面展現出特別的優勢。而 Qwen 2.5 72b 則在各個領域表現均衡，在 MMLU 與 MATH 中表現優異。若想了解更多關於 Llama 3.3 基準測試的知識，可以參閱以下文章：Llama 3.3 Benchmark：關鍵優勢與應用見解。

資源效率

在評估大型語言模型（LLM）的效率時，必須考慮三個關鍵類別：模型本身的處理能力、API 表現以及硬體需求。

Llama 3.3 70B 在 API 表現上更為出色，具備更高的最大輸出、更低的延遲與更高的吞吐量，使其更適合快速且大量的文字生成。同時它也提供了清晰的硬體需求指南，顯示出更好的可訪問性與可擴展性。如果你想使用它，Novita AI 提供 $0.5 信用額度讓你入門！

應用與使用案例

為了更深入了解這些模型在真實場景中的表現，讓我們來看看一些應用案例研究。

應用領域	Qwen 2.5 72b	Llama 3.3 70b
程式碼	HumanEval 分數：59.1 提供專用的 Qwen2.5-Coder 模型	HumanEval 分數：88.4
數學	MATH 分數：83.1 提供專用的 Qwen2.5-Math 模型，針對數學任務最佳化	MATH 分數：77.0
多語言	支援超過 29 種語言	支援 8 種核心語言

我們可以發現 Qwen 2.5 72b 提供專用模型與更廣泛的語言支援，而 Llama 3.3 70b 則在特定基準測試與部署效率上表現強勁。

透過 Novita AI 的存取與部署

步驟 1：登入並存取模型庫

登入你的帳戶，然後點選 Model Library 按鈕。

步驟 2：選擇你的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

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：取得你的 API Key

為了驗證 API，我們將提供一個新的 API Key。進入 Settings 頁面，你可以按照圖片指示複製 API Key。

步驟 5：安裝 API

使用你程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，在你的開發環境中匯入必要的函式庫。使用你的 API Key 初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是給 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 Key 請參考：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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如果免費信用額度用完，你可以付費繼續使用。

結論

總結來說，Qwen 2.5 72b 與 Llama 3.3 70b 代表了開源 LLM 的重大進展，各有其優勢。在選擇這些模型時，請考慮你的具體專案需求、可用資源以及任務的本質。

如果你需要一個具有強大多語言支援與專用能力的多功能模型，Qwen 2.5 72b 可能是較好的選擇。
另一方面，如果你的優先事項是高效的本地部署、較低成本以及出色的指令遵循能力，Llama 3.3 70b 可能是理想的選擇。
最終，兩個模型都提供了令人印象深刻的能力，能顯著增強各種自然語言處理應用。

隨著 AI 領域持續演進，這些開源模型讓更廣泛的開發者與組織能夠接觸到先進的 AI 能力，為創新應用與進一步的發展鋪平道路。

常見問題

Qwen 2.5 好用嗎？

Qwen 2.5 是一個改變遊戲規則的模型。我在 Qwen 2.5 發布前一天拿到了二手 2x 3090。我嘗試過許多模型。它不錯，但我喜歡 Claude，因為它給出的答案比 ChatGPT 更好。我從未在 Ollama 上獲得類似的水準。

Llama 3 適合做什麼？

聊天機器人：由於 Llama 3 具有深度的語言理解能力，你可以用它來自動化客戶服務。
內容創作：使用 Llama 3，你可以生成不同類型的內容，從文章、報告到部落格甚至故事。

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Qwen 2.5 72b 與 Llama 3.3 70b：哪個模型符合你的需求？

重點摘要