Key Specifications

SpecificationLlama 3.1 405BDeepSeek V3
Vendormetadeepseek
Version3.1-405bv3
Release Date2024-07-232024-12-26
Context Window128000 tokens64000 tokens
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext
LicenseLlama 3 Community LicenseDeepSeek License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

Benchmark Results

BenchmarkLlama 3.1 405BDeepSeek V3Winner
BBH82.984.9DeepSeek V3
GSM8K89.289.3DeepSeek V3
HUMANEVAL8982.6Llama 3.1 405B
MATH73.861.6Llama 3.1 405B
MMLU88.688.5Llama 3.1 405B

Pricing Comparison

Tier (per Mtok)Llama 3.1 405BDeepSeek V3
Input$5$0.27
Output$15$1.1
Cache Read$0$0.07
Cache Write$0$0.27

Llama 3.1 405B 对比 DeepSeek V3

模型概述

Llama 3.1 405B 与 DeepSeek V3 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Meta / Deepseek2024-07-23 / 2024-12-26128K / 64KLlama 3 Community License / DeepSeek License

基准测试表现

基准Llama 3.1 405BDeepSeek V3胜出
BBH (BIG-Bench Hard)82.984.9B
GSM8K (Grade School Math 8K)89.289.3Tie
HumanEval89.082.6A
MATH73.861.6A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)88.688.5Tie

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Llama 3.1 405B

  • ✅ MMLU 得分 88.6,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 89.0,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.2,数学推理稳健。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

DeepSeek V3

  • ✅ MMLU 得分 88.5,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 82.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.3,数学推理稳健。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Llama 3.1 405B 与 DeepSeek V3 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

Editor's Take

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