三方对决GPT4o mini vs. Llama 3.1 405B vs. Large 2

OpenAI, Meta, Mistral — 开发者之争

• OpenAI 于7月18日发布了 GPT-4o mini
• Meta 于7月23日发布了 Llama 3.1 405B
• Mistrial 于7月24日发布了 large2 模型

在这一周的时间里，闭源与开源巨头之间的竞争愈演愈烈，都是为了 “共同构建” 和 “让模型更易获取”。显然，大家都在争夺开发者的注意力，争相让应用程序使用他们的模型。撇开动机不谈，这些模型之间的主要区别是什么？

本文对这三种模型进行了分析，并提供了在顶级用例方面的建议，同时对中国 LLM 领域的未来进行了预测。

GPT4o mini — OpenAI 迄今为止最有效的 AI 模型

1. 设计用于低延迟和高吞吐量，使实时应用程序如客户支持聊天机器人和自动文档成为可能
2. 模型大小：虽然确切的参数数量未指定，但与更大版本如 GPT-4 相比，它被描述为“小模型”。
3. 模态：当前支持文本和视觉输入，未来计划支持音频和视频。
4. 安全功能：集成安全措施以抵抗越狱，阻止提示注入，并防止系统提示提取。
5. 定价：每百万输入标记 $0.15，每百万输出标记 $0.60

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def example_function():
    print("This function does not need translation.")

LLama 3.1 405B — Meta迄今为止最大的AI模型

1. 它在超过15万亿个标记上进行了训练，使用了16,000个Nvidia H100 GPU。
2. 该模型支持八种语言：英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。
3. 增强的推理和问题解决能力
4. 长文本摘要和高级对话能力
5. Meta在其昨日的公告中强调“开发者可以在自己的基础设施上以大约使用闭源模型如GPT-4o的50%成本运行Llama 3.1 405B的推理，无论是面向用户的还是离线推理任务”。

Mistral Large 2 123B — Mistral（一个法国初创公司）的最新AI模型

1. 设计用于单节点推理，考虑到长上下文应用，使其高效且能够实现高吞吐量
2. 在代码生成和数学推理方面表现出色，并支持80多种编程语言
3. 高级推理和知识
4. 减少幻觉，因为它经过训练以识别何时缺乏足够的信息
5. 研究和非商业用途免费

那么这有什么大不了的呢？三种模型的第一大实际应用案例。

GPT-4o Mini: 最适合寻求高性价比和可定制AI解决方案以满足特定任务应用的企业。主要的使用案例是边缘侧聊天机器人和客户支持。

GPT-4o Mini的低延迟和高性价比使其非常适合开发实时客户支持聊天机器人，特别是在边缘侧，例如智能手机。其强大的语言理解和生成能力可以为客户查询提供快速、准确的多语言响应。

Llama 3.1 405B: 集成于Meta的产品中，Llama 3.1 405B适合高级推理、编码和多语言任务。其大量的参数和上下文窗口使其功能强大但资源密集。主要的使用案例是合成数据生成。

Llama 3.1 405B在生成高质量合成数据方面表现出色，这对训练和微调其他AI模型尤其重要。该能力在医疗、金融和零售等行业特别有用，因为由于隐私和合规要求，获取真实世界数据可能受到限制。模型的大规模和广泛的训练使其能够识别复杂模式，并生成多样化、逼真的数据集，同时保护隐私。

Mistral Large2: 理想用于需要强大代码生成和数学推理能力的应用。其对多种语言的支持和单节点推理设计使其适合研究和非商业用途，并通过付费许可具有商业应用的潜力。主要的使用案例是高级代码生成和调试。

加速应用开发，例如快速原型制作，例如生成代码框架，代码迁移和重构，例如帮助在不同编程语言之间翻译代码。调试支持：提供互动调试支持，帮助开发人员更有效地理解和解决问题。

结论

每个模型都有其优势：

• Mistral Large 2: 在代码生成和数学推理方面表现出色，注重效率和高吞吐量。
• Llama 3.1 405B: 提供强大的推理和编码能力，支持广泛的语言，适合复杂任务。
• GPT-4o Mini: 提供一种具有成本效益和可定制的解决方案，适合具有特定需求的企业。

一窥东方

随着这场巨头 LLM 的战斗升级，来自东方的 LLM 龙与虎们肯定不会袖手旁观。字节跳动、Zhipu AI、Baichun 和 Moonshot 等公司正在昼夜不停地推动其模型的发布。百川刚刚宣布完成其 A轮融资 7亿美元，以加速模型开发。一家神秘而低调的中国模型公司 Deepseek 在5月发布了 DeepSeek-V2 模型，这是一个236B MoE开源模型，在数学和代码生成方面提供了与 GTP-4o turbo 非常 竞争的性能。

所以，我的预测是，在接下来的三个月内，将会有一家中国 LLM 公司发布一个与 Llama 3.1 405B 性能相当的模型。如果这场竞赛的目标是吸引开发者的关注以及在这些模型上运行的应用程序，考虑到中国拥有全球最多的软件开发者——将近700万人，这场竞争将在全球 AI 生态系统分裂的背景下如何演变，尚待观察。

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