核心规格对比

规格Code Llama 70BCodestral
厂商metamistral
版本code-llama-70bcodestral
发布日期2024-01-292024-05-29
上下文窗口16000 tokens32000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 2 Community LicenseMNPL
SOC2✗✓
HIPAA✗✗
GDPR✗✓
ISO 27001✗✓

基准测试结果

基准Code Llama 70BCodestral胜出
ARC89.887.4Code Llama 70B
BBH72.158.3Code Llama 70B
GPQA25.332.4Codestral
GSM8K6163.3Codestral
HUMANEVAL65.669.2Codestral
IFEVAL63.859.4Code Llama 70B
MATH3429.4Code Llama 70B
MMLU62.175.1Codestral
MUSR40.147.2Codestral
WINOGRANDE75.575.8Codestral

定价对比

项目 (每百万Token)Code Llama 70BCodestral
输入$0.9$0.3
输出$0.9$0.9
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Code Llama 70B 对比 Codestral

模型概述

Code Llama 70B 与 Codestral 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 / Mistral2024-01-29 / 2024-05-2916K / 32KLlama 2 Community License / MNPL

基准测试表现

基准Code Llama 70BCodestral胜出
ARC89.887.4A
BBH (BIG-Bench Hard)72.158.3A
GPQA25.332.4B
GSM8K (Grade School Math 8K)61.063.3B
HumanEval65.669.2B
IFEval63.859.4A
MATH34.029.4A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)62.175.1B
MUSR40.147.2B
WinoGrande75.575.8Tie

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

Code Llama 70B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。
  • ⚠️ 上下文窗口 16K 偏小。

Codestral

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Code Llama 70B 与 Codestral 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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