核心规格对比

规格Hermes 3 Llama 3.1 405BLlama 3.1 405B
厂商othermeta
版本hermes-3-llama-3-1-405b3.1-405b
发布日期2024-08-122024-07-23
上下文窗口131072 tokens128000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 3.1 Community LicenseLlama 3 Community License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Hermes 3 Llama 3.1 405BLlama 3.1 405B胜出
ARC94.5Hermes 3 Llama 3.1 405B
BBH82.182.9Llama 3.1 405B
GPQA40.5Hermes 3 Llama 3.1 405B
GSM8K88.989.2Llama 3.1 405B
HUMANEVAL8989平局
IFEVAL78.2Hermes 3 Llama 3.1 405B
MATH65.773.8Llama 3.1 405B
MMLU83.988.6Llama 3.1 405B
MUSR57.7Hermes 3 Llama 3.1 405B
WINOGRANDE86.5Hermes 3 Llama 3.1 405B

定价对比

项目 (每百万Token)Hermes 3 Llama 3.1 405BLlama 3.1 405B
输入$3$5
输出$3$15
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Hermes 3 Llama 3.1 405B 对比 Llama 3.1 405B

模型概述

Hermes 3 Llama 3.1 405B 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
Other / Meta2024-08-12 / 2024-07-23131K / 128KLlama 3.1 Community License / Llama 3 Community License

基准测试表现

基准Hermes 3 Llama 3.1 405BLlama 3.1 405B胜出
ARC94.5A
BBH (BIG-Bench Hard)82.182.9B
GPQA40.5A
GSM8K (Grade School Math 8K)88.989.2Tie
HumanEval89.089.0Tie
IFEval78.2A
MATH65.773.8B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)83.988.6B
MUSR57.7A
WinoGrande86.5A

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

Hermes 3 Llama 3.1 405B

  • ✅ MMLU 得分 83.9,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 89.0,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 88.9,数学推理稳健。
  • ⚠️ 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

Hermes 3 Llama 3.1 405B 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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