Qwen 2 72B VS Lhama 3 70B
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
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.


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