核心规格对比

规格Code Llama 70BCodestral
厂商metamistral
版本code-llama-70bcodestral
发布日期2024-01-292024-05-29
上下文窗口16000 tokens32000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 2 Community LicenseMNPL
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Code Llama 70BCodestral胜出
ARC89.887.4Code Llama 70B
BBH72.158.3Code Llama 70B
GPQA25.332.4Codestral
GSM8K6163.3Codestral
HUMANEVAL65.669.2Codestral
IFEVAL63.859.4Code Llama 70B
MATH3429.4Code Llama 70B
MMLU62.175.1Codestral
MUSR40.147.2Codestral
WINOGRANDE75.575.8Codestral

定价对比

项目 (每百万Token)Code Llama 70BCodestral
输入$0.9$0.3
输出$0.9$0.9
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Code Llama 70B 对比 Codestral

模型概述

Code Llama 70B 与 Codestral 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 / Mistral2024-01-29 / 2024-05-2916K / 32KLlama 2 Community License / MNPL

基准测试表现

基准Code Llama 70BCodestral胜出
ARC89.887.4A
BBH (BIG-Bench Hard)72.158.3A
GPQA25.332.4B
GSM8K (Grade School Math 8K)61.063.3B
HumanEval65.669.2B
IFEval63.859.4A
MATH34.029.4A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)62.175.1B
MUSR40.147.2B
WinoGrande75.575.8Tie

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

Code Llama 70B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。
  • ⚠️ 上下文窗口 16K 偏小。

Codestral

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Code Llama 70B 与 Codestral 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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