哪個 Llama 3 模型適合你？比較指南

重點摘要

Llama 3.3 70B： 專注於 ** 效率與指令遵循**，擁有 700 億參數，旨在以顯著更低的運算需求達到與更大模型相當的效能。針對多語言聊天機器人、程式碼支援與內容創作等任務進行優化。

Llama 3.2 90B： 屬於 Llama 3.2 版本的一部分，引入了 ** 多模態能力**，可同時處理文字與圖片輸入。專為涉及 ** 圖片理解**、視覺推理與文件分析的複雜任務而設計。

Llama 3.1 405B： 最大模型，擁有 4050 億參數 ，專為 合成資料生成與模型蒸餾等要求嚴苛的任務打造。在需要廣泛知識與複雜推理的領域表現出色，但運算需求高。

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Meta 的大型語言模型（LLM）系列 Llama 演進迅速，每次迭代都帶來新的功能與改進。本文技術性地比較 Llama 家族中的三個知名模型：Llama 3.3 70B、Llama 3.2 90B 與 Llama 3.1 405B。比較目的是協助開發者根據自身特定需求與資源限制做出明智選擇，重點在於架構、效能與實際應用。

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：
  • 指令微調、純文字模型
  • 採用分組查詢注意力機制（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
• 其他 Llama 3.2 模型：
  • meta-llama/llama-3.2-1B
  • meta-llama/llama-3.2-3B
  • meta-llama/llama-3.2-11B
  • meta-llama/llama-3.2-90B
• 主要特色：
  • 多模態模型，支援文字與圖片輸入
  • 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

Llama 3.1 405b

• 發布日期：2024 年 7 月 23 日
• 其他 Llama 3.1 模型：
  • meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
  • meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
• 主要特色：
  • 支援 8 種語言
  • 128K token 上下文視窗

模型比較

總體而言，這三個版本的 Llama 模型在模型規模、架構設計與量化精度上有所差異，但都維持相同的上下文大小。Llama 3.1 405B 參數量最大，而 Llama 3.3 70B 則在架構與量化方面進行了優化，以達到更高效率。

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

綜合來看，Llama 3.2 90B（Vision）在總回應時間與延遲方面表現最佳，而 Llama 3.3 70B 在輸出速度上表現最佳。Llama 3.1 405B 在這三項指標上表現較差。這表示在選擇模型時，需要根據具體應用場景與需求來權衡這些指標。而從價格角度來看，llama 3.3 70b 更具成本效益。

基準測試比較

在了解每個模型的基本特性後，讓我們深入探討它們在各項基準測試中的表現。這個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)	Llama 3.1 405B
MMLU	86	84	88.6
HumanEval	88.4	80	89
MATH	77	65	73.8
GPQA Diamond	50.5	42	49

總結：

• Llama 3.3 70B： 數學與問答能力最佳
• Llama 3.2 90B (Vision)： 支援多模態視覺，適合視覺任務
• Llama 3.1 405B： 多任務理解與程式碼生成能力最佳

選擇模型時，需要根據具體的應用場景與需求來權衡這些指標與能力。如果你想知道更多關於 llama3.3 基準測試的知識，可以參考以下文章：

• Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights。

如果你想看更多 llama 3.3 與其他模型的比較，可以參考以下文章：

• Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: Which Model Suits Your Needs?
• Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: Better Performance, Higher Price
• Discover the Power of Llama 3 Models

應用與使用場景

Llama 3.3 70B：

• 多語言聊天機器人與助手
• 程式碼輔助與生成
• 合成資料生成
• 多語言內容創作與在地化
• 知識型應用，如問答系統

Llama 3.2 90B：

• 圖片理解與推理
• 文件層級理解，包含圖表
• 圖片標題生成
• 視覺定位任務
• 結合視覺輸入的即時語言翻譯

Llama 3.1 405B：

• 大規模合成資料生成
• 模型蒸餾以改善較小模型
• 進階研究與實驗
• 針對複雜任務要求高效能的產業專用解決方案

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，點選 Model Library 按鈕。

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步驟 2：選擇你的模型

瀏覽可用選項，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，探索所選模型的能力。

步驟 4：取得 API 金鑰

為了驗證 API，我們會提供一個新的 API 金鑰。進入 Settings 頁面，即可複製如圖所示的 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用適合你程式語言的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫導入你的開發環境。使用你的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是一個給 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",
    # 參考 https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key 取得 Novita AI API 金鑰
    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)

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結論

Llama 系列提供多種模型，針對不同需求量身打造：

• Llama 3.3 (70B) 在效能與可及性之間取得平衡，適用於多元應用。
• Llama 3.2 (90B) 引入強大的多模態能力，可同時處理圖片與文字資料。
• Llama 3.1 (405B) 在複雜任務上表現出色，但需要大量資源。

選擇正確的模型取決於具體的專案需求、運算資源以及是否需要多模態能力。

常見問題

Llama 3、3.1、3.2 與 3.3 的主要差異

Llama 3 (原始版)： 8B 與 70B 模型、8k 上下文視窗、專注於文字任務（僅英文）。8B 模型可與 ChatGPT 3.5 Turbo 匹敵。
Llama 3.1： 將上下文擴展至 128k，新增 8 種語言、工具呼叫與 405B 模型。透過從 405B 蒸餾改善 8B/70B。
Llama 3.2： 引入視覺模型（11B、90B）與輕量文字模型（1B、3B）。視覺模型一次處理一張圖片；輕量模型適合裝置端使用。
Llama 3.3： 70B 模型專注於指令遵循、多語言支援與安全性。表現可與 405B 相比，但使用更少資源，採用 RLHF 訓練與 128k 上下文視窗。

為何 Llama 3.1 405B 模型如此重要？

它是最大的開放基礎模型，為合成資料生成與模型蒸餾等任務提供了無與倫比的彈性。使用 16,000 顆 H100 GPU 訓練了 15 兆個 token，並協助透過蒸餾開發出 8B 與 70B 等較小模型。

Llama 3.2 輕量模型（1B 與 3B）的角色

專為行動裝置與邊緣裝置設計，支援 128k 上下文視窗，並針對 Qualcomm、MediaTek 與 Arm 硬體進行優化。在裝置端執行摘要、指令遵循與文字改寫等任務表現優異。

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推薦閱讀

• How to Access Llama 3.3 70b Locally or via API: A Complete Guide
• Llama 3.2 VS Claude 3.5: Which AI Model Suits Your Project?
• Llama 3.3 70B: Features, Access Guide & Model Comparison