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Llama 3.1 8B VS ChatGPT-4o mini
在快速发展的大型语言模型（LLM）领域，如何在功能强大的开源模型和高效的专有模型之间做出选择是一个常见的挑战。本文将深入分析…… Llama 3.1 8B 对比 GPT-4o mini 进行比较，探究其技术规格、标准化基准和实际性能。
核心规格和硬件效率
在分析轻量级 AI 模型时，基础规格上的细微差别就可能导致部署成本和用户体验的显著变化。基于“基准测试和规格”中的原始分析，以下是它们的对比情况：
| 规格 | Llama 3.1 8B | ChatGPT-4o mini |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 128K | 128K |
| 最大输出令牌 | 4K | 16K |
| 知识门槛 | 2023年12月 | 2023年10月 |
| 速度（Tokens/秒） | 约147 | 约99 |
💡 关键见解： GPT-4o mini 支持更长时间的生成（16K 输出）， Llama 3.1 8B 处理速度明显更快，因此非常适合对延迟要求极高的实时应用。
行业标准基准
基准测试提供了一种标准化的方法来衡量推理、数学和编程方面的“智能”。GPT-4o mini 在认知负荷方面通常保持领先地位。
| 基准类别 | Llama 3.1 8B | GPT-4o 迷你型 |
|---|---|---|
| MMLU （常识） | 73.0 | 82.0 |
| 人类评估 （编码） | 72.6 | 87.2 |
| 数学 （高等数学） | 51.9 | 70.2 |
实际性能测试
定价与成本效益
对于大批量应用而言，成本通常是决定性因素。虽然输入成本相近，但 Llama 3.1 在长篇内容生成方面具有更好的可扩展性。
| 模型 | 输入（每 1K 个Tokens） | 产出（每1000个Tokens） |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | 0.000234美元 | 0.000234美元 |
| GPT-4o 迷你型 | 0.000195美元 | 0.0009美元 |
最终结论：你应该选择哪一个？
如果符合以下条件，请选择 GPT-4o mini：
- 你需要 复杂推理 编码准确率高。
- 您需要 长输出长度 （最多 16K 个Tokens）。
- 您需要一个功能高度灵活的模型，以执行各种“智能”代理任务。
如果符合以下条件，请选择 Llama 3.1 8B：
- 速度和延迟 是你的首要任务。
- 你专注于 成本优化 用于输出标记。
- 您更倾向于具有高处理吞吐量的开放权重生态系统。
常见问题解答
问题1：哪种模型更适合编程？
一个： GPT-4o 迷你型 在编码方面明显更胜一筹，在 HumanEval 测试中得分 87.2，而 Llama 3.1 8B 的得分为 72.6。
Q2：Llama 3.1 8B 比 GPT-4o mini 快吗？
答：是的，在许多基准测试环境中，Llama 3.1 8B 每秒可达到约 147 个 token，比 GPT-4o mini 的每秒约 99 个 token 快约 48%。
Q3：这些型号可以处理大型文档吗？
答：两款车型均具备 128K 上下文窗口这使得它们同样能够“读取”大型文件，尽管 GPT-4o mini 可以“写入”更长的响应。
Q4：为什么 Llama 3.1 8B 的产出成本更低？
答：Llama 3.1 8B 是一种开源架构，旨在提高效率。与 GPT-40 mini 相比，许多供应商提供的输出价格更低（最多可便宜 4 倍）。