Llama 3.1 70B vs Qwen2.5 72B：基准对比
详细对比 Llama 3.1 70B 与 Qwen2.5 72B 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
Key Specifications
| Specification | Llama 3.1 70B | Qwen2.5 72B |
|---|---|---|
| Vendor | meta | alibaba |
| Version | 3.1-70b | 2.5-72b |
| Release Date | 2024-07-23 | 2024-09-19 |
| Context Window | 128000 tokens | 131072 tokens |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
| License | Llama 3 Community License | Qwen License |
| SOC2 | ✗ | ✗ |
| HIPAA | ✗ | ✗ |
| GDPR | ✗ | ✗ |
| ISO 27001 | ✗ | ✗ |
Benchmark Results
| Benchmark | Llama 3.1 70B | Qwen2.5 72B | Winner |
|---|---|---|---|
| ARC | 92.3 | — | Llama 3.1 70B |
| BBH | 70.2 | 82.4 | Qwen2.5 72B |
| GPQA | 40 | — | Llama 3.1 70B |
| GSM8K | 78.8 | 88.4 | Qwen2.5 72B |
| HUMANEVAL | 79.7 | 86.6 | Qwen2.5 72B |
| IFEVAL | 73.7 | — | Llama 3.1 70B |
| MATH | 38.5 | 83.1 | Qwen2.5 72B |
| MMLU | 75.6 | 86.1 | Qwen2.5 72B |
| MUSR | 48.1 | — | Llama 3.1 70B |
| WINOGRANDE | 81 | — | Llama 3.1 70B |
Pricing Comparison
| Tier (per Mtok) | Llama 3.1 70B | Qwen2.5 72B |
|---|---|---|
| Input | $0.9 | $0.5 |
| Output | $0.9 | $0.8 |
| Cache Read | $0 | $0 |
| Cache Write | $0 | $0 |
Llama 3.1 70B 对比 Qwen2.5 72B
模型概述
Llama 3.1 70B 与 Qwen2.5 72B 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 / Alibaba | 2024-07-23 / 2024-09-19 | 128K / 131K | Llama 3 Community License / Qwen License |
基准测试表现
| 基准 | Llama 3.1 70B | Qwen2.5 72B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 92.3 | — | A |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 70.2 | 82.4 | B |
| GPQA | 40.0 | — | A |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 78.8 | 88.4 | B |
| HumanEval | 79.7 | 86.6 | B |
| IFEval | 73.7 | — | A |
| MATH | 38.5 | 83.1 | B |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 75.6 | 86.1 | B |
| MUSR | 48.1 | — | A |
| WinoGrande | 81.0 | — | A |
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 70B
- ✅ 可靠的通用模型。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
Qwen2.5 72B
- ✅ MMLU 得分 86.1，知识推理能力强。
- ✅ HumanEval 86.6，代码生成能力出色。
- ✅ GSM8K 88.4，数学推理稳健。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
编辑点评
Llama 3.1 70B 与 Qwen2.5 72B 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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