Llama 3.1 70B与Llama 3 70B的性能对比分析

近期，Llama 3.1系列的发布引起了广泛关注，尤其是Llama 3.1 405B模型，在多数基准测试中超越了GPT-4和Claude 3 Opus，成为目前最强大的开源模型。然而，由于其生成速度慢和高Time to First Token (TTFT)，可能并不适合所有实际应用场景。对于希望将这些模型集成到生产环境或自行托管的开发者来说，Llama 3.1 70B成为了一个更实际的选择。那么，与前代Llama 3 70B相比，它是否值得升级？本文将对Llama 3.1 70B和Llama 3 70B进行详细对比，涵盖性能、效率和适用场景，以助于做出明智的决策。

Llama 3.1 70B与Llama 3 70B概览

Llama 3.1 70B在需要大量上下文、长篇内容生成和复杂文档分析的任务中表现最佳。而Llama 3 70B则以其速度见长，非常适合实时交互和快速响应应用。

基准性能对比

Llama 3.1 70B在多数基准测试中超越了Llama 3 70B，特别是在数学推理方面。速度权衡方面，Llama 3 70B明显更快，延迟更低，令牌生成速度更快。

模型参数对比

Llama 3.1 70B和Llama 3 70B都拥有70亿参数，价格和知识截止日期相同，均为2023年12月。Llama 3.1 70B的关键改进包括上下文窗口从8K增加到128K（16倍提升）和最大输出令牌从2048翻倍至4096。这些显著的改进使得Llama 3.1 70B在处理更长、更复杂的任务时具有更大的优势。

基准测试结果对比

在MMLU（多语言理解）、GSM8K（小学数学问题）和MATH（数学竞赛问题）基准测试中，Llama 3.1 70B均优于Llama 3 70B。然而，在HumanEval（编程问题）基准测试中，Llama 3.1 70B略有下降，表明其编码性能略有下降。

速度对比

通过使用Keywords AI的模型游乐场进行测试，比较了Llama 3 70B和Llama 3.1 70B的速度性能。Llama 3 70B的平均延迟为4.75秒，而Llama 3.1 70B平均为13.85秒，几乎三倍的差距突显了Llama 3 70B在需要快速实时响应的场景中的优势。