Qwen 2 72B gegen LLama 3 70B
In der sich rasant entwickelnden Landschaft der großen Sprachmodelle (LLMs) herrscht Rivalität zwischen Metas Rufen Sie 3 70B an. und Alibaba Cloud Qwen 2 72B Anleitung Dies markiert einen bedeutenden Meilenstein für Open-Source-KI. Während Llama 3 die Messlatte für Geschwindigkeit und sprachliche Intuition hoch gelegt hat, erweist sich Qwen 2 als ernstzunehmender Konkurrent, insbesondere im Bereich des technischen Denkens und der Verarbeitung umfangreicher Kontexte. Diese Analyse, basierend auf den Ergebnissen des Vergleichstests „Benchmarks und Spezifikationen: Llama 3 vs. Qwen 2“, untersucht detailliert die Spezifikationen, Benchmarks und die Leistung in der Praxis.
| Spezifikation | Rufen Sie 3 70B an. | Qwen 2 72B Anleitung |
|---|---|---|
| Kontextfenster | 8.000 Token | > 128.000 Token |
| Wissensgrenze | Dezember 2023 | 2023 (nicht spezifiziert) |
| Parameter | 70 Milliarden | 72 Milliarden |
| Veröffentlichungsdatum | 18. April 2024 | 7. Juni 2024 |
💡 Wichtigste Erkenntnis: Qwen 2 kann mit einer gewaltigen 128K KontextfensterDadurch ist es deutlich besser für die Verarbeitung langer Dokumente oder komplexer Codebasen geeignet als das standardmäßige 8K-Fenster von Llama 3.
Leistungsbenchmarks
Ein Vergleich dieser Modelle anhand akademischer und logischer Benchmarks zeigt ein Kopf-an-Kopf-Rennen. Qwen 2 liegt im Allgemeinen vorn. mathematisches Denken Und Codierung, während Llama 3 nach wie vor eine Hochburg für allgemeine Konversationen ist.
| Benchmark-Kategorie | Qwen 2 72B | Rufen Sie 3 70B an. |
|---|---|---|
| Undergraduate Knowledge (MMLU) | 82,3 | 82,0 |
| Graduate Reasoning (GPQA) | 42,4 | 41,9 |
| Kodierung (HumanEval) | 86,0 | 81,7 |
| Mathematische Problemlösung (MATH) | 59,7 | 50,4 |
Praxistests in der realen Welt
#1 Linguistik und Geschwindigkeit
Bei linguistischen Aufgaben, wie zum Beispiel der Generierung von Wörtern mit bestimmten Suffixen, Rufen Sie 3 70B an. ist nicht nur genauer, sondern auch deutlich schneller. Llama 3 erledigte Aufgaben ungefähr 3x schneller als Qwen 2 (2s vs 6s).
#2 Logisches Denken (Der Sparschweintest)
Beide Modelle erkannten Fangfragen erfolgreich. Auf die Frage nach Münzen in einem kaputten Sparschwein gab Lama 3 eine witzige, direkte Antwort, während Qwen 2 eine eher wörtliche, erklärende Antwort gab. Beide wurden als fähig eingestuft. richtigDie
#3 Mehrsprachigkeit und kulturelle Nuancen
Qwen 2 72B demonstrierte überlegene Mehrsprachigkeitinsbesondere bei asiatischen Sprachen. In Tests zu kulturellen Redewendungen bot Qwen eine bessere Formatierung und eine höhere Genauigkeitsrate (60 %) im Vergleich zu Llama 3, das in diesem Bereich Schwierigkeiten hatte.
Sicherheit & Langzeitleistung
Qwen 2 zeichnet sich aus in Die Nadel im Heuhaufen Der Test ergab eine nahezu perfekte Trefferquote über den gesamten Token-Bereich von 128.000. In puncto Sicherheit ist Qwen 2 72B mit GPT-4 sehr konkurrenzfähig und verfügt über robuste Filter gegen illegale oder betrügerische Anfragen in mehreren Sprachen.
Anruf 3 bleibt Marktführer in InferenzgeschwindigkeitFür Entwickler, die Echtzeitinteraktion oder einen hohen Durchsatz benötigen, ist die Effizienz von Llama 3 ein entscheidender Faktor.
Preisgestaltung und Integration
Aktuell sind beide Modelle über die AICC-API preislich identisch, sodass die Wahl eher von den Leistungsanforderungen als vom Preis abhängt.
- Eingangspreis: 0,00117 $ / 1.000 Token
- Ausgabepreis: 0,00117 $ / 1.000 Token
Import OpenAI
def Vergleichsmodelle():
client = OpenAI(api_key='IHR_API-SCHLÜSSEL', base_url="[https://api.aimlapi.com](https://api.aimlapi.com)")
Modelle = ['meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'Qwen/Qwen2-72B-Instruct']
# Vergleichslogik ausführen...
Welches Modell sollten Sie wählen?
Wählen Rufen Sie 3 70B an. wenn Ihre Priorität ist geringe LatenzEs ermöglicht flüssige Konversation und die Bearbeitung von Aufgaben in hoher Geschwindigkeit in englischer Sprache. Es ist der Goldstandard für schnelle KI-Interaktionen.
Wählen Qwen 2 72B falls Sie benötigen groß angelegte Datenverarbeitungkomplexe Codierungsunterstützung oder mehrsprachige Unterstützung. Das 128K große Kontextfenster ist ein Meilenstein für die Dokumentenanalyse.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist der Hauptvorteil von Qwen 2 gegenüber Llama 3?
Der Hauptvorteil ist der 128.000 Token Kontextfenster und überragende Leistungen bei Benchmarks für mathematisches Denken und Programmierung.
Frage 2: Ist Llama 3 schneller als Qwen 2?
Ja, in praktischen Tests erreichte der Llama 3 70B Inferenzgeschwindigkeiten von etwa 3-mal schneller als Qwen 2 72B.
Frage 3: Welches Modell eignet sich besser für mehrsprachige Anwendungen?
Qwen 2 72B eignet sich im Allgemeinen besser für mehrsprachige Aufgaben, insbesondere solche, die asiatische Sprachen und unterschiedliche kulturelle Ausdrucksformen beinhalten.
Frage 4: Sind diese Modelle Open Source?
Sowohl Llama 3 als auch Qwen 2 sind Open-Weights-Modelle, was bedeutet, dass sie heruntergeladen und lokal gehostet oder über API-Anbieter aufgerufen werden können.


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