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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