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
Лама 3.1 8Б VS ЧатGPT-4o мини
В быстро развивающемся мире больших языковых моделей (LLM) выбор между мощной моделью с открытым исходным кодом и высокоэффективной проприетарной моделью является распространенной проблемой. Данный анализ представляет собой углубленное исследование этого вопроса. Llama 3.1 8B против GPT-4o mini сравнение, изучение их технических характеристик, стандартизированных критериев оценки и реальных показателей работы.
Основные технические характеристики и эффективность оборудования
При анализе легковесных моделей ИИ небольшие различия в базовых характеристиках могут привести к значительным изменениям в стоимости развертывания и пользовательском опыте. На основе первоначального анализа, представленного в разделе «Сравнительные тесты и характеристики», их сравнение выглядит следующим образом:
| Спецификация | Лама 3.1 8B | ChatGPT-4o мини |
|---|---|---|
| Контекстное окно | 128K | 128K |
| Максимальное количество выходных токенов | 4K | 16K |
| Крайний срок знаний | Декабрь 2023 г. | Октябрь 2023 г. |
| Скорость (токены/сек) | ~147 | ~99 |
💡 Ключевой вывод: Хотя GPT-4o mini поддерживает более длительное время генерации (16K выходных данных), Лама 3.1 8B Значительно более высокая скорость обработки данных делает его идеальным для приложений реального времени, где критически важна задержка.
Стандартные отраслевые показатели
Тесты-бенчмарки предоставляют стандартизированный способ измерения «интеллекта» в таких областях, как логическое мышление, математика и программирование. GPT-4o mini, как правило, сохраняет лидирующие позиции в задачах, требующих высокой когнитивной подготовки.
| Категория эталонных показателей | Лама 3.1 8B | ГПТ-4о мини |
|---|---|---|
| ММЛУ (Общие знания) | 73.0 | 82.0 |
| HumanEval (Программирование) | 72.6 | 87.2 |
| МАТЕМАТИКА (Продвинутая математика) | 51.9 | 70.2 |
Тестирование производительности в реальных условиях
Ценообразование и экономическая эффективность
Стоимость часто является решающим фактором для приложений с большим объемом данных. Хотя затраты на входные данные сопоставимы, Llama 3.1 обеспечивает лучшую масштабируемость для генерации длинных файлов.
| Модель | Ввод (за 1000 токенов) | Выходные данные (на 1000 токенов) |
|---|---|---|
| Лама 3.1 8B | 0,000234 долл. | 0,000234 долл. |
| ГПТ-4о мини | 0,000195 долларов США | 0,0009 долл. |
Итоговый вердикт: что выбрать?
Выберите GPT-4o mini, если:
- Вам нужно сложное рассуждение и высокой точностью кодирования.
- Вам требуется длинная длина выходных данных (до 16 000 токенов).
- Вам нужна универсальная модель для решения разнообразных задач, требующих интеллектуального управления.
Выберите Llama 3.1 8B, если:
- Скорость и задержка являются вашими главными приоритетами.
- Вы сосредоточены на оптимизация затрат для выходных токенов.
- Вы предпочитаете экосистему с открытыми весами и высокой вычислительной мощностью.
Часто задаваемые вопросы
В1: Какая модель лучше подходит для программирования?
А: ГПТ-4о мини Обладает значительно лучшими навыками программирования, набрав 87,2 балла на HumanEval по сравнению с 72,6 баллами у Llama 3.1 8B.
Q2: Llama 3.1 8B быстрее, чем GPT-4o mini?
A: Да, во многих тестовых средах Llama 3.1 8B достигает примерно 147 токенов в секунду, что примерно на 48% быстрее, чем ~99 токенов в секунду у GPT-4o mini.
Вопрос 3: Могут ли эти модели обрабатывать большие документы?
А: Обе модели оснащены 128K контекстное окноБлагодаря этому они одинаково хорошо справляются с «чтением» больших файлов, хотя GPT-4o mini может «записывать» более длинные ответы.
В4: Почему Llama 3.1 8B дешевле в плане производительности?
A: Llama 3.1 8B — это архитектура с открытым исходным кодом, разработанная для повышения эффективности. Многие поставщики предлагают более низкие цены на вывод данных (до 4 раз дешевле) по сравнению с GPT-4o mini.