核心规格对比

规格Llama 3.1 70BMixtral 8x7B
厂商metamistral
版本3.1-70b8x7b
发布日期2024-07-232023-12-11
上下文窗口128000 tokens32000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Llama 3 Community LicenseApache 2.0
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Llama 3.1 70BMixtral 8x7B胜出
ARC92.391.6Llama 3.1 70B
BBH70.278.4Mixtral 8x7B
GPQA4043Mixtral 8x7B
GSM8K78.879.7Mixtral 8x7B
HUMANEVAL79.779Llama 3.1 70B
IFEVAL73.772.1Llama 3.1 70B
MATH38.538Llama 3.1 70B
MMLU75.677.2Mixtral 8x7B
MUSR48.153.5Mixtral 8x7B
WINOGRANDE8182Mixtral 8x7B

定价对比

项目 (每百万Token)Llama 3.1 70BMixtral 8x7B
输入$0.9$0.7
输出$0.9$0.7
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Llama 3.1 70B 对比 Mixtral 8x7B

模型概述

Llama 3.1 70B 与 Mixtral 8x7B 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 / Mistral2024-07-23 / 2023-12-11128K / 32KLlama 3 Community License / Apache 2.0

基准测试表现

基准Llama 3.1 70BMixtral 8x7B胜出
ARC92.391.6A
BBH (BIG-Bench Hard)70.278.4B
GPQA40.043.0B
GSM8K (Grade School Math 8K)78.879.7B
HumanEval79.779.0A
IFEval73.772.1A
MATH38.538.0A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)75.677.2B
MUSR48.153.5B
WinoGrande81.082.0B

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。

Mixtral 8x7B

  • ✅ 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 Mixtral 8x7B 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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