Claude 3.5 Haiku vs Llama 3.1 8B：基准对比

详细对比 Claude 3.5 Haiku 与 Llama 3.1 8B 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。

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核心规格对比

规格 Claude 3.5 HaikuLlama 3.1 8B
厂商anthropicmeta
版本3.5-haiku3.1-8b
发布日期2024-11-042024-07-23
上下文窗口200000 tokens128000 tokens
输入模态text, imagetext
输出模态texttext
许可ProprietaryLlama 3 Community License
SOC2✓✗
HIPAA✗✗
GDPR✓✗
ISO 27001✗✗

基准测试结果

基准 Claude 3.5 HaikuLlama 3.1 8B 胜出
ARC91.887.4Claude 3.5 Haiku
BBH70.267.1Claude 3.5 Haiku
GPQA31.134.8Llama 3.1 8B
GSM8K75.558.8Claude 3.5 Haiku
HUMANEVAL73.863.4Claude 3.5 Haiku
IFEVAL73.662.1Claude 3.5 Haiku
MATH5331.1Claude 3.5 Haiku
MMLU77.673Claude 3.5 Haiku
MUSR52.341.7Claude 3.5 Haiku
WINOGRANDE83.877.6Claude 3.5 Haiku

定价对比

项目 (每百万Token) Claude 3.5 HaikuLlama 3.1 8B
输入$0.8$0.18
输出$4$0.18
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Claude 3.5 Haiku 对比 Llama 3.1 8B

模型概述

Claude 3.5 Haiku 与 Llama 3.1 8B 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
Anthropic / Meta 2024-11-04 / 2024-07-23 200K / 128K Proprietary / Llama 3 Community License

基准测试表现

基准 Claude 3.5 Haiku Llama 3.1 8B 胜出
ARC 91.8 87.4 A
BBH (BIG-Bench Hard) 70.2 67.1 A
GPQA 31.1 34.8 B
GSM8K (Grade School Math 8K) 75.5 58.8 A
HumanEval 73.8 63.4 A
IFEval 73.6 62.1 A
MATH 53.0 31.1 A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 77.6 73.0 A
MUSR 52.3 41.7 A
WinoGrande 83.8 77.6 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

Claude 3.5 Haiku

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。

Llama 3.1 8B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。

编辑点评

Claude 3.5 Haiku 与 Llama 3.1 8B 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

编辑点评

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