Llama 3.1 8B vs Mistral 7B v0.3：基准对比
详细对比 Llama 3.1 8B 与 Mistral 7B v0.3 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
Key Specifications
| Specification | Llama 3.1 8B | Mistral 7B v0.3 |
|---|---|---|
| Vendor | meta | mistral |
| Version | 3.1-8b | 7b-v0.3 |
| Release Date | 2024-07-23 | 2024-05-22 |
| Context Window | 128000 tokens | 32768 tokens |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
| License | Llama 3 Community License | Apache 2.0 |
| SOC2 | ✗ | ✓ |
| HIPAA | ✗ | ✗ |
| GDPR | ✗ | ✓ |
| ISO 27001 | ✗ | ✓ |
Benchmark Results
| Benchmark | Llama 3.1 8B | Mistral 7B v0.3 | Winner |
|---|---|---|---|
| ARC | 87.4 | 88.9 | Mistral 7B v0.3 |
| BBH | 67.1 | 60.5 | Llama 3.1 8B |
| GPQA | 34.8 | 31.2 | Llama 3.1 8B |
| GSM8K | 58.8 | 69.4 | Mistral 7B v0.3 |
| HUMANEVAL | 63.4 | 68.8 | Mistral 7B v0.3 |
| IFEVAL | 62.1 | 60.9 | Llama 3.1 8B |
| MATH | 31.1 | 26.7 | Llama 3.1 8B |
| MMLU | 73 | 72.6 | Llama 3.1 8B |
| MUSR | 41.7 | 48.1 | Mistral 7B v0.3 |
| WINOGRANDE | 77.6 | 72.7 | Llama 3.1 8B |
Pricing Comparison
| Tier (per Mtok) | Llama 3.1 8B | Mistral 7B v0.3 |
|---|---|---|
| Input | $0.18 | $0.18 |
| Output | $0.18 | $0.18 |
| Cache Read | $0 | $0 |
| Cache Write | $0 | $0 |
Llama 3.1 8B 对比 Mistral 7B v0.3
模型概述
Llama 3.1 8B 与 Mistral 7B v0.3 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 / Mistral | 2024-07-23 / 2024-05-22 | 128K / 32K | Llama 3 Community License / Apache 2.0 |
基准测试表现
| 基准 | Llama 3.1 8B | Mistral 7B v0.3 | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 87.4 | 88.9 | B |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 67.1 | 60.5 | A |
| GPQA | 34.8 | 31.2 | A |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 58.8 | 69.4 | B |
| HumanEval | 63.4 | 68.8 | B |
| IFEval | 62.1 | 60.9 | A |
| MATH | 31.1 | 26.7 | A |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 73.0 | 72.6 | Tie |
| MUSR | 41.7 | 48.1 | B |
| WinoGrande | 77.6 | 72.7 | 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 8B
- ✅ 可靠的通用模型。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
Mistral 7B v0.3
- ✅ 可靠的通用模型。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
编辑点评
Llama 3.1 8B 与 Mistral 7B v0.3 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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