Llama 3.1 405B vs Mixtral 8x22B：基准对比
详细对比 Llama 3.1 405B 与 Mixtral 8x22B 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
核心规格对比
| 规格 | Llama 3.1 405B | Mixtral 8x22B |
|---|---|---|
| 厂商 | meta | mistral |
| 版本 | 3.1-405b | 8x22b |
| 发布日期 | 2024-07-23 | 2024-04-10 |
| 上下文窗口 | 128000 tokens | 64000 tokens |
| 输入模态 | text | text |
| 输出模态 | text | text |
| 许可 | Llama 3 Community License | Apache 2.0 |
| SOC2 | ✗ | ✗ |
| HIPAA | ✗ | ✗ |
| GDPR | ✗ | ✗ |
| ISO 27001 | ✗ | ✗ |
基准测试结果
| 基准 | Llama 3.1 405B | Mixtral 8x22B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| BBH | 82.9 | 74.5 | Llama 3.1 405B |
| GSM8K | 89.2 | 78.6 | Llama 3.1 405B |
| HUMANEVAL | 89 | 45.2 | Llama 3.1 405B |
| MATH | 73.8 | 46 | Llama 3.1 405B |
| MMLU | 88.6 | 77.8 | Llama 3.1 405B |
定价对比
| 项目 (每百万Token) | Llama 3.1 405B | Mixtral 8x22B |
|---|---|---|
| 输入 | $5 | $1.2 |
| 输出 | $15 | $1.2 |
| 缓存读 | $0 | $0 |
| 缓存写 | $0 | $0 |
Llama 3.1 405B 对比 Mixtral 8x22B
模型概述
Llama 3.1 405B 与 Mixtral 8x22B 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 / 2024-04-10 | 128K / 64K | Llama 3 Community License / Apache 2.0 |
基准测试表现
| 基准 | Llama 3.1 405B | Mixtral 8x22B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| BBH (BIG-Bench Hard) | 82.9 | 74.5 | A |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 89.2 | 78.6 | A |
| HumanEval | 89.0 | 45.2 | A |
| MATH | 73.8 | 46.0 | A |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 88.6 | 77.8 | 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 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。
Mixtral 8x22B
- ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
- ⚠️ HumanEval 45.2，代码能力较弱。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
编辑点评
Llama 3.1 405B 与 Mixtral 8x22B 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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