核心规格对比

规格 Llama 3.1 70BQwen2.5 72B
厂商metaalibaba
版本3.1-70b2.5-72b
发布日期2024-07-232024-09-19
上下文窗口128000 tokens131072 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 3 Community LicenseQwen License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准 Llama 3.1 70BQwen2.5 72B 胜出
ARC92.3Llama 3.1 70B
BBH70.282.4Qwen2.5 72B
GPQA40Llama 3.1 70B
GSM8K78.888.4Qwen2.5 72B
HUMANEVAL79.786.6Qwen2.5 72B
IFEVAL73.7Llama 3.1 70B
MATH38.583.1Qwen2.5 72B
MMLU75.686.1Qwen2.5 72B
MUSR48.1Llama 3.1 70B
WINOGRANDE81Llama 3.1 70B

定价对比

项目 (每百万Token) Llama 3.1 70BQwen2.5 72B
输入$0.9$0.5
输出$0.9$0.8
缓存读$0$0
缓存写$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

编辑点评

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