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Qwen 2 72B contra Llama 3 70B

2025-12-20

En el panorama en rápida evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM), la rivalidad entre Meta Llama 3 70B y Alibaba Cloud Qwen 2 72B Instrucción Marca un hito importante para la IA de código abierto. Si bien Llama 3 ha establecido un alto estándar de velocidad e intuición lingüística, Qwen 2 se perfila como un formidable rival, especialmente en razonamiento técnico y manejo de contextos masivos. Este análisis, basado en los hallazgos originales de Benchmarks and specs: Llama 3 vs Qwen 2, profundiza en sus especificaciones, benchmarks y rendimiento en situaciones reales.

Especificación Llama 3 70B Qwen 2 72B Instrucción
Ventana de contexto 8.000 fichas > 128.000 tokens
Límite de conocimiento Diciembre de 2023 2023 (sin especificar)
Parámetros 70 mil millones 72 mil millones
Fecha de lanzamiento 18 de abril de 2024 7 de junio de 2024

💡 Visión clave: Qwen 2 cuenta con una enorme Ventana de contexto de 128K, lo que lo hace significativamente más capaz de procesar documentos largos o bases de código complejas en comparación con la ventana 8K estándar de Llama 3.

Puntos de referencia de rendimiento

La comparación de estos modelos en los parámetros académicos y lógicos revela una competencia reñida. Qwen 2 generalmente lidera en razonamiento matemático y codificación, mientras que Llama 3 sigue siendo un motor de conversación general.

Categoría de referencia Qwen 2 72B Llama 3 70B
Conocimientos de Pregrado (MMLU) 82.3 82.0
Razonamiento de posgrado (GPQA) 42.4 41.9
Codificación (HumanEval) 86.0 81.7
Resolución de problemas matemáticos (MATH) 59.7 50.4

Pruebas prácticas del mundo real

#1 Lingüística y velocidad

En tareas lingüísticas, como generar palabras con sufijos específicos, Llama 3 70B No solo es más preciso, sino también significativamente más rápido. Llama 3 completó tareas aproximadamente 3 veces más rápido que Qwen 2 (2s vs 6s).

#2 Razonamiento lógico (La prueba de la alcancía)

Ambos modelos identificaron con éxito preguntas capciosas. Cuando se les preguntó sobre monedas en una alcancía rota, Llama 3 dio una respuesta ingeniosa y directa, mientras que Qwen 2 ofreció una respuesta más literal y explicativa. Ambos fueron considerados... correcto.

#3 Matices multilingües y culturales

Qwen 2 72B mostró superioridad capacidades multilingües, especialmente con idiomas asiáticos. En las pruebas de expresiones idiomáticas culturales, Qwen ofreció un mejor formato y una mayor precisión (60 %) en comparación con el bajo rendimiento de Llama 3 en esta área específica.

Seguridad y rendimiento a largo plazo

Qwen 2 sobresale en el Aguja en un pajar Prueba, manteniendo una recuperación casi perfecta en toda su gama de 128 000 tokens. En términos de seguridad, Qwen 2 72B es altamente competitivo con GPT-4, mostrando filtros robustos contra consultas ilegales o fraudulentas en múltiples idiomas.

Llama 3 sigue siendo líder en velocidad de inferenciaPara los desarrolladores que requieren interacción en tiempo real o procesamiento de alto rendimiento, la eficiencia de Llama 3 es un factor decisivo.

Precios e integración

Actualmente, ambos modelos tienen el mismo precio a través de la API AICC, lo que hace que la elección dependa de las necesidades de rendimiento en lugar del costo.

  • Precio de entrada: $0.00117 / 1k tokens
  • Precio de salida: $0.00117 / 1k tokens
# Ejemplo de Python: Comparación de Llama 3 y Qwen 2
importar openai

definición comparar_modelos():
cliente = OpenAI(clave_api='SU_CLAVE_API', URL base="[https://api.aimlapi.com](https://api.aimlapi.com)")
modelos = ['meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'Qwen/Qwen2-72B-Instruir']
    # Ejecutar lógica de comparación...

¿Qué modelo deberías elegir?

Elegir Llama 3 70B Si tu prioridad es baja latenciaFluidez conversacional y tareas rápidas en inglés. Es el estándar de oro para interacciones rápidas con IA.

Elegir Qwen 2 72B Si lo requieres procesamiento de datos a gran escalaAsistencia para codificación compleja o compatibilidad multilingüe. Su ventana de contexto de 128 K es revolucionaria para el análisis de documentos.


Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Cuál es la principal ventaja de Qwen 2 sobre Llama 3?

La principal ventaja es la Ventana de contexto de 128.000 tokens y un rendimiento superior en razonamiento matemático y puntos de referencia de codificación.

P2: ¿Llama 3 es más rápido que Qwen 2?

Sí, en pruebas prácticas, Llama 3 70B demostró velocidades de inferencia aproximadamente 3 veces más rápido que Qwen 2 72B.

P3: ¿Qué modelo es mejor para aplicaciones multilingües?

Qwen 2 72B Generalmente es mejor para tareas multilingües, particularmente aquellas que involucran idiomas asiáticos y diversos modismos culturales.

P4: ¿Estos modelos son de código abierto?

Tanto Llama 3 como Qwen 2 son modelos de pesos abiertos, lo que significa que pueden descargarse y alojarse localmente o accederse a través de proveedores de API.