GPT-4o vs Llama 3.1 405B：基准对比
详细对比 GPT-4o 与 Llama 3.1 405B 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
核心规格对比
| 规格 | GPT-4o | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
| 厂商 | openai | meta |
| 版本 | 4o | 3.1-405b |
| 发布日期 | 2024-05-13 | 2024-07-23 |
| 上下文窗口 | 128000 tokens | 128000 tokens |
| 输入模态 | text, image, audio | text |
| 输出模态 | text, audio | text |
| 许可 | Proprietary | Llama 3 Community License |
| SOC2 | ✓ | ✗ |
| HIPAA | ✓ | ✗ |
| GDPR | ✓ | ✗ |
| ISO 27001 | ✓ | ✗ |
基准测试结果
| 基准 | GPT-4o | Llama 3.1 405B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| BBH | 83.1 | 82.9 | GPT-4o |
| GSM8K | 95.8 | 89.2 | GPT-4o |
| HUMANEVAL | 90.2 | 89 | GPT-4o |
| MATH | 76.6 | 73.8 | GPT-4o |
| MMLU | 88.7 | 88.6 | GPT-4o |
定价对比
| 项目 (每百万Token) | GPT-4o | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
| 输入 | $2.5 | $5 |
| 输出 | $10 | $15 |
| 缓存读 | $1.25 | $0 |
| 缓存写 | $2.5 | $0 |
GPT-4o 对比 Llama 3.1 405B
模型概述
GPT-4o 与 Llama 3.1 405B 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 |
|---|---|---|---|
| Openai / Meta | 2024-05-13 / 2024-07-23 | 128K / 128K | Proprietary / Llama 3 Community License |
基准测试表现
| 基准 | GPT-4o | Llama 3.1 405B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| BBH (BIG-Bench Hard) | 83.1 | 82.9 | Tie |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 95.8 | 89.2 | A |
| HumanEval | 90.2 | 89.0 | A |
| MATH | 76.6 | 73.8 | A |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 88.7 | 88.6 | Tie |
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
GPT-4o
- ✅ MMLU 得分 88.7，知识推理能力强。
- ✅ HumanEval 90.2，代码生成能力出色。
- ✅ GSM8K 95.8，数学推理稳健。
- ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
Llama 3.1 405B
- ✅ MMLU 得分 88.6，知识推理能力强。
- ✅ HumanEval 89.0，代码生成能力出色。
- ✅ GSM8K 89.2，数学推理稳健。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
编辑点评
GPT-4o 与 Llama 3.1 405B 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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