核心规格对比

规格Llama 3.1 70BDeepSeek V2
厂商metadeepseek
版本3.1-70bv2
发布日期2024-07-232024-05-07
上下文窗口128000 tokens32768 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 3 Community LicenseDeepSeek License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Llama 3.1 70BDeepSeek V2胜出
ARC92.392.1Llama 3.1 70B
BBH70.270.5DeepSeek V2
GPQA4031.5Llama 3.1 70B
GSM8K78.878.8平局
HUMANEVAL79.775.7Llama 3.1 70B
IFEVAL73.778.6DeepSeek V2
MATH38.535.2Llama 3.1 70B
MMLU75.678.2DeepSeek V2
MUSR48.153.4DeepSeek V2
WINOGRANDE8184.7DeepSeek V2

定价对比

项目 (每百万Token)Llama 3.1 70BDeepSeek V2
输入$0.9$0.14
输出$0.9$0.28
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Llama 3.1 70B 对比 DeepSeek V2

模型概述

Llama 3.1 70B 与 DeepSeek V2 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 / Deepseek2024-07-23 / 2024-05-07128K / 32KLlama 3 Community License / DeepSeek License

基准测试表现

基准Llama 3.1 70BDeepSeek V2胜出
ARC92.392.1Tie
BBH (BIG-Bench Hard)70.270.5Tie
GPQA40.031.5A
GSM8K (Grade School Math 8K)78.878.8Tie
HumanEval79.775.7A
IFEval73.778.6B
MATH38.535.2A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)75.678.2B
MUSR48.153.4B
WinoGrande81.084.7B

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

Llama 3.1 70B

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

DeepSeek V2

  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Llama 3.1 70B 与 DeepSeek V2 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

See Editor's Take section.