OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
Llama 3.1 405B VS ChatGPT-4o
В быстро развивающемся мире больших языковых моделей (LLM) соперничество между Meta's Llama 3.1 405B и GPT-4o от OpenAI Представляют собой вершину технологий генеративного искусственного интеллекта. Этот всесторонний анализ глубоко погружается в технические характеристики, показатели производительности и реальные практические испытания этих двух гигантов, основанные на исходных данных из бенчмарков и технических характеристик.
«Конкуренция между языковыми моделями очень высока... эта версия моделей, безусловно, отвлекла еще больше внимания от OpenAI».
Сравнение основных технических характеристик
| Спецификация | Позвоните по номеру 3.1 405B | ChatGPT-4o |
|---|---|---|
| Контекстное окно | 128K | 128K |
| Выходные токены | 4K | 16K |
| Параметры | 405Б | Неизвестно (конфиденциальная информация) |
| Крайний срок знаний | Декабрь 2023 г. | Октябрь 2023 г. |
| Скорость (токены/сек) | ~29,5 т/с | ~103 т/с |
Хотя обе модели используют контекстное окно размером 128 КБ, GPT-4o значительно превосходит конкурентов по скорости вывода результатов.При этом скорость работы Llama 3.1 405B почти в 3,5 раза выше, чем у GPT-4o. Однако открытая структура весовых коэффициентов Llama обеспечивает уровень прозрачности и возможности локального развертывания, которого не хватает GPT-4o.
Стандартизированные контрольные показатели
Бенчмарки предлагают стандартизированный способ измерения «интеллекта» в различных областях. Вот как они выглядят в сравнении:
| Тема для сравнительного анализа | Позвоните по номеру 3.1 405B | ChatGPT-4o |
|---|---|---|
| MMLU (Общие знания) | 88.6 | 88.7 |
| Оценка человеком (кодирование) | 89.0 | 90.2 |
| МАТЕМАТИКА (Продвинутая математика) | 73.8 | 70.2 |
| DROP (Рассуждение) | 84.8 | 83.4 |
Практические экзамены «один на один»
🚀 Тест 1: Строгое соблюдение ограничений
Быстрый: Составьте 10 предложений, каждое из которых будет содержать ровно 7 слов.
- ✅ Позвоните по номеру 3.1 405B: Оценка 10/10. В каждом предложении идеально соблюдено ограничение по количеству слов.
- ❌ ГПТ-4о: Оценка 8/10. Неудовлетворительно справилась с двумя предложениями, вероятно, неправильно подсчитав артикль "the" или короткие стоп-слова.
🧠 Тест 2: Математическая логика
Сценарий: Максимизация объема конуса, вписанного в сферу радиуса R.
Результат теста Llama 405B: Правильно ($h = \frac{4}{3}R$). Модель успешно вывела функцию объема и использовала дифференцирование для нахождения экстремума.
Результат GPT-4o: Неверно ($h = \frac{2R}{\sqrt{3}}$). Хотя рассуждения изначально были убедительными, на заключительных этапах вычислений произошел сбой.
💻 Тест 3: Навыки программирования (Python/Pygame)
Обеим моделям было предложено создать функциональную модель. Игра ArkanoidРезультаты оказались неоднозначными:
| Позвоните по номеру 3.1 405B | Логика хорошая, но иногда встречаются ошибки в "физике столкновений", когда мяч проходит сквозь текстуры. |
| ГПТ-4о | Превосходная физика и взаимодействие с мячом, но в коде содержалась критическая ошибка, приводящая к сбою на экране «Игра окончена». |
Попробуйте сами: фрагмент кода для сравнения в Python
Используйте следующий код для проведения собственного параллельного сравнения с помощью API AIML:
import openai def main(): client = openai.OpenAI( api_key='', base_url="https://api.aimlapi.com", ) models = ['meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo', 'gpt-4o'] prompt = 'Объясните квантовый эффект Холла в 3 предложениях.' for model in models: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}] ) print(f"--- {model} ---") print(response.choices[0].message.content + "\n") if name == "main": main()
Анализ экономической эффективности
Экономический анализ: Модель Llama 3.1 405B предлагает значительное преимущество в плане снижения себестоимости продукции. Несмотря на конкурентоспособные цены на сырье, Цена на продукцию Lama примерно в 3 раза ниже. чем GPT-4o, что делает его лучшим выбором для создания длинных видеороликов.
Вердикт
Выберите Llama 3.1 405B, если:
- Вам нужно экономически эффективный большой объем производства.
- Строгое соблюдение ограничения форматирования требуется.
- Вы предпочитаете открытые веса экосистема.
Выберите GPT-4o, если:
- Скорость Это ваша главная задача (приложения реального времени).
- Вам нужен больший размер. выходные буферы токенов (16K).
- Вам требуется очень отточенный пользовательский интерфейс/физика при генерации кода.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Действительно ли Llama 3.1 405B так же умна, как GPT-4o?
A: Да. Во многих тестах на логическое мышление и математические вычисления Llama 3.1 405B показывает результаты, равные или даже немного превосходящие показатели GPT-4o. Однако GPT-4o остается быстрее по времени отклика.
В2: Какая модель лучше подходит для программирования?
А: Ничья. GPT-4o, как правило, пишет более надежную логику взаимодействия, в то время как Llama 3.1 405B часто следует сложным архитектурным инструкциям с меньшим количеством сбоев, несмотря на незначительные физические ошибки.
В3: Сколько я могу сэкономить, используя Llama 3.1 405B?
A: Для задач, требующих большого количества токенов (например, написание книг или длинных отчетов), Llama 3.1 405B может быть до 66% дешевле по затратам на вывод данных по сравнению с GPT-4o при использовании большинства API-провайдеров.
Вопрос 4: Может ли Llama 3.1 405B обрабатывать изображения типа GPT-4o?
A: GPT-4o — это нативная мультимодальная модель. Хотя Llama 3.1 405B в основном ориентирована на текст и логическое мышление, её можно интегрировать в мультимодальные рабочие процессы, GPT-4o в настоящее время имеет преимущество в задачах нативного компьютерного зрения.