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Qwen 2 72B VS Lhama 3 70B

2025-12-20

No cenário em rápida evolução dos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), a rivalidade entre os modelos da Meta Ligue para 3 70B e da Alibaba Cloud Qwen 2 72B Instruir O lançamento do Llama 3 marca um marco significativo para a IA de código aberto. Embora o Llama 3 tenha estabelecido um alto padrão em termos de velocidade e intuição linguística, o Qwen 2 surge como um concorrente formidável, particularmente em raciocínio técnico e processamento de contexto massivo. Esta análise, baseada em descobertas originais do artigo "Benchmarks and specs: Llama 3 vs Qwen 2", aprofunda-se em suas especificações, benchmarks e desempenho no mundo real.

Especificação Ligue para 3 70B Qwen 2 72B Instruir
Janela de contexto 8.000 Tokens > 128.000 Tokens
Limite de conhecimento Dezembro de 2023 2023 (Não especificado)
Parâmetros 70 bilhões 72 bilhões
Data de lançamento 18 de abril de 2024 7 de junho de 2024

💡 Principal conclusão: Qwen 2 possui um enorme Janela de contexto de 128K, tornando-o significativamente mais capaz de processar documentos longos ou bases de código complexas em comparação com a janela padrão de 8K do Llama 3.

Indicadores de desempenho

A comparação desses modelos em relação a critérios acadêmicos e lógicos revela uma disputa acirrada. O Qwen 2 geralmente lidera em raciocínio matemático e codificação, enquanto Llama 3 continua sendo uma potência para conversas em geral.

Categoria de referência Qwen 2 72B Ligue para 3 70B
Conhecimento de Graduação (MMLU) 82,3 82,0
Raciocínio Graduado (GPQA) 42,4 41,9
Codificação (HumanEval) 86,0 81,7
Resolução de Problemas Matemáticos (MATEMÁTICA) 59,7 50,4

Testes práticos no mundo real

#1 Linguística e Velocidade

Em tarefas linguísticas, como gerar palavras com sufixos específicos, Ligue para 3 70B Não só é mais preciso, como também significativamente mais rápido. O Llama 3 concluiu as tarefas aproximadamente em 3 vezes mais rápido do que Qwen 2 (2s vs 6s).

#2 Raciocínio Lógico (O Teste do Cofrinho)

Ambos os modelos identificaram com sucesso perguntas capciosas. Quando questionados sobre moedas em um cofrinho quebrado, o modelo Lhama 3 deu uma resposta espirituosa e direta, enquanto o modelo Rainha 2 forneceu uma resposta mais literal e explicativa. Ambos foram considerados capciosos. correto.

#3 Nuances multilinguísticas e culturais

Qwen 2 72B demonstrou desempenho superior. capacidades multilíngues, especialmente com línguas asiáticas. Em testes de expressões idiomáticas culturais, Qwen apresentou melhor formatação e uma taxa de acerto mais alta (60%) em comparação com o desempenho problemático de Llama 3 nessa área específica.

Segurança e desempenho de longa duração

Qwen 2 se destaca em Agulha em um palheiro O teste demonstra uma recuperação quase perfeita em toda a sua faixa de 128 mil tokens. Em termos de segurança, o Qwen 2 72B é altamente competitivo com o GPT-4, apresentando filtros robustos contra consultas ilegais ou fraudulentas em vários idiomas.

Ligue para 3 continua sendo líder em velocidade de inferênciaPara desenvolvedores que necessitam de interação em tempo real ou processamento de alto rendimento, a eficiência do Llama 3 é um fator decisivo.

Preços e integração

Atualmente, ambos os modelos têm preços idênticos através da API AICC, tornando a escolha dependente das necessidades de desempenho em vez do custo.

  • Preço de entrada: US$ 0,00117 / 1.000 tokens
  • Preço de saída: US$ 0,00117 / 1.000 tokens
# Exemplo em Python: Comparando Llama 3 e Qwen 2
importar openai

definição comparar_modelos():
cliente = OpenAI(api_key='SUA_CHAVE_DE_API', base_url="[https://api.aimlapi.com](https://api.aimlapi.com)")
modelos = ['meta-lhama/Llama-3-70b-chat-hf', 'Qwen/Qwen2-72B-Instruct']
    # Executar lógica de comparação...

Qual modelo você deve escolher?

Escolher Ligue para 3 70B se a sua prioridade for baixa latênciaFluência conversacional e tarefas de alta velocidade em inglês. É o padrão ouro para interações rápidas com IA.

Escolher Qwen 2 72B se você precisar processamento de dados em larga escala, assistência para codificação complexa ou suporte multilíngue. Sua janela de contexto de 128K é um divisor de águas para a análise de documentos.


Perguntas frequentes (FAQ)

Q1: Qual é a principal vantagem da Qwen 2 em relação à Llama 3?

A principal vantagem é a janela de contexto de 128.000 tokens e desempenho superior em testes de raciocínio matemático e programação.

Q2: Llama 3 é mais rápido que Qwen 2?

Sim, em testes práticos, o Llama 3 70B demonstrou velocidades de inferência aproximadamente 3 vezes mais rápido do que Qwen 2 72B.

Q3: Qual modelo é melhor para aplicações multilíngues?

Qwen 2 72B Geralmente é melhor para tarefas multilíngues, especialmente envolvendo línguas asiáticas e diversas expressões idiomáticas culturais.

Q4: Esses modelos são de código aberto?

Tanto o Llama 3 quanto o Qwen 2 são modelos de peso aberto, o que significa que podem ser baixados e hospedados localmente ou acessados ​​por meio de provedores de API.