核心规格对比

规格Yi LargeQwen2.5 72B
厂商otheralibaba
版本yi-large2.5-72b
发布日期2024-05-132024-09-19
上下文窗口32768 tokens131072 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可ProprietaryQwen License
SOC2✗✗
HIPAA✗✗
GDPR✗✗
ISO 27001✗✗

基准测试结果

基准Yi LargeQwen2.5 72B胜出
ARC94.8—Yi Large
BBH77.182.4Qwen2.5 72B
GPQA35.2—Yi Large
GSM8K81.388.4Qwen2.5 72B
HUMANEVAL72.286.6Qwen2.5 72B
IFEVAL73.4—Yi Large
MATH55.983.1Qwen2.5 72B
MMLU82.886.1Qwen2.5 72B
MUSR59.4—Yi Large
WINOGRANDE84.1—Yi Large

定价对比

项目 (每百万Token)Yi LargeQwen2.5 72B
输入$3$0.5
输出$3$0.8
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Yi Large 对比 Qwen2.5 72B

模型概述

Yi Large 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
Other / Alibaba2024-05-13 / 2024-09-1932K / 131KProprietary / Qwen License

基准测试表现

基准Yi LargeQwen2.5 72B胜出
ARC94.8—A
BBH (BIG-Bench Hard)77.182.4B
GPQA35.2—A
GSM8K (Grade School Math 8K)81.388.4B
HumanEval72.286.6B
IFEval73.4—A
MATH55.983.1B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)82.886.1B
MUSR59.4—A
WinoGrande84.1—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

Yi Large

  • ✅ MMLU 得分 82.8,知识推理能力强。
  • ⚠️ 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

Yi Large 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

See Editor's Take section.