Im Laufe der Woche verschärfte sich der Kampf zwischen Closed-Source- und Open-Source-Titanen, alles im Namen von „Bau es gemeinsam“ Und "Modelle zugänglicher machen„OpenAI veröffentlichte GPT-4o mini am 18. Juli, Meta veröffentlichte Llama 3.1 405B am 23. Juli und Mistrial veröffentlichte das large2-Modell am 24. Juli.

Offenbar buhlt jeder um die Aufmerksamkeit der Entwickler und will, dass Apps ihre Modelle verwenden. Was sind, abgesehen von den Motiven, die Hauptunterschiede zwischen diesen Modellen?

Dieser Artikel liefert eine Analyse aller drei Modelle und Vorschläge im Hinblick auf die wichtigsten Anwendungsfälle und gibt zudem einen Blick nach Osten mit einer Vorhersage darüber, was uns in der chinesischen LLM-Szene bevorstehen könnte.

GPT4o mini – das bislang effizienteste KI-Modell von OpenAI

1. Entwickelt für geringe Latenz und hohen Durchsatz, ermöglicht es Echtzeitanwendungen wie Kundensupport-Chatbots und automatisierte Dokumentation
2. Modellgröße: Obwohl die genaue Parameteranzahl nicht angegeben ist, wird es im Vergleich zu größeren Versionen wie GPT-4 als „kleines Modell“ beschrieben.
3. Modalitäten: Unterstützt derzeit Text- und Bildeingaben, für die Zukunft ist Audio- und Videounterstützung geplant.
4. Sicherheitsfunktionen: Integrierte Sicherheitsmaßnahmen zum Widerstand gegen Jailbreaks, Blockieren von Prompt-Injections und Verhindern von Prompt-Extraktionen aus dem System.
5. Preis: $0,15 pro Million Eingabetoken und $0,60 pro Million Ausgabetoken

LLama 3.1 405B – Metas bislang größtes KI-Modell 

1. Es wurde anhand von über 15 Billionen Token und 16.000 Nvidia H100 GPUs trainiert.
2. Das Modell unterstützt acht Sprachen: Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thailändisch.
3. Verbesserte Argumentations- und Problemlösungsfähigkeiten
4. Zusammenfassung längerer Texte und fortgeschrittene Konversationsfähigkeiten
5. Meta hebt hervor: „Entwickler können Inferenzen auf Llama 3.1 405B auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, bei ungefähr 50% die Kosten der Verwendung geschlossener Modelle wie GPT-4o, sowohl für benutzerorientierte als auch für Offline-Inferenzaufgaben“ in seiner gestrigen Ankündigung. 

Mistral Large 2 123B – das neueste KI-Modell von Mistral (einem französischen Startup) 

1. Entwickelt für Einzelknoten-Inferenz mit Blick auf Anwendungen mit langem Kontext, wodurch es hocheffizient ist und einen hohen Durchsatz ermöglicht
2. Bekannt für seine starke Leistung bei der Codegenerierung und beim mathematischen Denken sowie für die Unterstützung von über 80 Programmiersprachen. 
3. Fortgeschrittenes Denken und Wissen
4. Reduzierte Halluzinationen, da das Tier darauf trainiert ist, zu erkennen, wenn ihm ausreichende Informationen fehlen
5. Kostenlos für Forschung und nichtkommerzielle Nutzung

Funktion/Modell	GPT-4o Mini	Lama 3.1 405B	Mistral Large 2
Parameter	Nicht angegeben	405 Milliarden	123 Milliarden
Kontextfenster	128.000 Token	128.000 Token	128.000 Token
Unterstützte Sprachen	50+	Acht	Dutzende
Unterstützte Programmiersprachen	Nicht angegeben	Nicht angegeben	80+
Punktzahl für Sprachverständnis und logisches Denken (MMLU)	82%	88.6%	84%
Leistungshöhepunkte	Kostengünstig, anpassbar	Argumentation, Kodierung, Werkzeugnutzung	Codegenerierung, Mathematik
Kommerzielle Nutzung	Verfügbar mit Preis	Lizenzpflichtig für Großunternehmen	Erfordert eine kostenpflichtige Lizenz
Einsatz	Effizient, anpassbar	Erfordert mehrere GPUs	Einzelknoteninferenz

Vergleichstabelle GPT-4o Mini vs. Llama 3.1 405B vs. Mistral Large 2  

Worum geht es also? Der praktische Anwendungsfall Nr. 1 der drei Modelle.

GPT-4o Mini: Am besten geeignet für Unternehmen, die kostengünstige und anpassbare KI-Lösungen für begrenzte aufgabenspezifische Anwendungen suchen. Der wichtigste Anwendungsfall sind Edge-Side-Chatbots und Kundensupport.

Aufgrund der geringen Latenz und Kosteneffizienz eignet sich GPT-4o Mini ideal für die Entwicklung von Chatbots für den Echtzeit-Kundensupport, insbesondere auf der Edge-Seite, z. B. einem Smartphone. Dank seiner ausgeprägten Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten kann es schnelle und genaue Antworten auf Kundenanfragen in mehreren Sprachen liefern.

Lama 3.1 405B: Llama 3.1 405B ist in Meta-Produkte integriert und eignet sich für fortgeschrittenes Denken, Codieren und mehrsprachige Aufgaben. Seine große Parameteranzahl und sein Kontextfenster machen es leistungsstark, aber ressourcenintensiv. Der wichtigste Anwendungsfall ist die Generierung synthetischer Daten.

Llama 3.1 405B zeichnet sich durch die Generierung hochwertiger synthetischer Daten aus, die besonders für das Training und die Feinabstimmung anderer KI-Modelle wertvoll sind. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel, in denen der Zugriff auf reale Daten aufgrund von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen eingeschränkt sein kann. Die große Größe und das umfangreiche Training des Modells ermöglichen es ihm, komplexe Muster zu erkennen und vielfältige, realistische Datensätze zu generieren, während die Privatsphäre gewahrt bleibt.

Mistral Large2: Ideal für Anwendungen, die starke Codegenerierungs- und mathematische Denkfähigkeiten erfordern. Durch die Unterstützung von Dutzenden von Sprachen und das Single-Node-Inferenzdesign ist es für Forschung und nichtkommerzielle Nutzung geeignet, mit Potenzial für kommerzielle Anwendungen durch eine kostenpflichtige Lizenz. Der wichtigste Anwendungsfall ist erweiterte Codegenerierung und Debugging.

Beschleunigen Sie die Anwendungsentwicklung, etwa durch Rapid Prototyping, z. B. durch die Generierung von Code-Skeletten, Code-Migration und Refactoring, z. B. durch Hilfe bei der Übersetzung von Code zwischen verschiedenen Programmiersprachen. Debugging-Unterstützung: Bietet interaktive Debugging-Unterstützung, die Entwicklern hilft, Probleme effizienter zu verstehen und zu lösen.

Abschluss 

Jedes Modell hat seine Stärken:

• Mistral Large 2: Überzeugt durch herausragende Leistungen bei der Codegenerierung und im mathematischen Denken mit Schwerpunkt auf Effizienz und hohem Durchsatz.
• Lama 3.1 405B: Bietet robuste Argumentations- und Codierfunktionen mit umfassender Sprachunterstützung, ideal für komplexe Aufgaben.
• GPT-4o Mini: Bietet eine kostengünstige und anpassbare Lösung, die für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen geeignet ist.

Ein Blick in den Osten 

Während dieser Kampf der LLM der Titanen eskaliert, werden die LLM-Drachen und -Tiger aus dem Osten sicherlich nicht schlafen. Unternehmen wie Bytedance, Zhipu KI, Baichun, Und Mondschuss arbeiten alle rund um die Uhr daran, die Veröffentlichung ihrer Modelle voranzutreiben. Baichuan hat gerade die Schließung seiner Erhöhung der Serie A von $700M, um die Modellentwicklung zu beschleunigen. Ein sehr mysteriöses und heimliches chinesisches Modellunternehmen, Tiefensuche, veröffentlichte die DeepSeek-V2-Modusl, ein 236B MoE Open Source-Modell, im Mai, das eine sehr Wettbewerbsfähige Leistung zu GTP-4o Turbo, wenn es um Mathematik und Codegenerierung geht.   

Meine Vorhersage ist also, dass es in den nächsten drei Monaten ein Modell mit ebenbürtiger Leistung geben wird, das sich mit Llama 3.1 405B messen kann und von einem chinesischen LLM-Unternehmen veröffentlicht wird. Und wenn es bei diesem Wettrennen um die Aufmerksamkeit der Entwickler und um Anwendungen geht, die auf diesen Modellen laufen, bleibt abzuwarten, wie sich dieser Wettbewerb inmitten der Spaltung des globalen KI-Ökosystems entwickeln wird, wenn man bedenkt, dass China die größte Zahl an Softwareentwicklern der Welt hat – fast 7 Millionen Menschen. 

Ein aktualisierter Dreikampf: GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2 (Oktober 2024)

Als Fortsetzung dieser Vergleichsreihe werfen wir nun im vierten Quartal 2024 einen erneuten Blick auf die neuesten Versionen dieser drei leistungsstarken Modelle, die jeweils die Grenzen von KI-Anwendungen erweitern: Die GPT4o-Vision von OpenAI, Metas Llama 3.2 Vision, Und Mistral Large 2. Diese Modelle werden die Art und Weise revolutionieren, wie Branchen mit Text, Bildern, Video, Audio und sogar Codegenerierung umgehen, wobei jedes Modell in seiner eigenen Nische herausragend ist.

Da der KI-Bereich immer wettbewerbsintensiver wird, ist die Debatte zwischen multimodalen Allroundern und spezialisierten Tools aktueller denn je. Sollten sich Unternehmen auf ein vielseitiges Modell wie GPT-4o konzentrieren, das eine breite Palette von Eingaben verarbeiten kann, oder auf ein spezialisiertes Modell wie Llama 3.2, das für Präzision bei bestimmten Aufgaben entwickelt wurde? Und wie passt Mistral Large 2, ein Modell mit starken Codegenerierungsfunktionen, in die Gleichung? In diesem Artikel untersuchen wir die unterschiedlichen Stärken, Anwendungsfälle und praktischen Anwendungen jedes Modells, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist.

GPT4o-Vision

GPT4o-Vision ist das neueste multimodale Modell von OpenAI, das für Aufgaben entwickelt wurde, die komplexes, mehrstufiges Denken erfordern. Dieses Modell kann nicht nur Text und Bilder, sondern auch Audio- und Videoeingaben verarbeiten und ist damit das vielseitigste KI-Modell, das heute verfügbar ist. Mit seinem großen Kontextfenster von 128.000 Token und einer Ausgabekapazität von bis zu 16.384 Token kann GPT4o Vision lange Gespräche, detaillierte Datenanalysen und tiefgreifende Denkaufgaben bewältigen.

Für Unternehmen, die eine Komplettlösung benötigen, die verschiedene Eingabetypen für eine Vielzahl von Aufgaben verwalten kann, ist GPT4o Vision die klare Wahl. Diese Vielseitigkeit hat jedoch ihren Preis, und die Preisstruktur kann sich bei groß angelegten Implementierungen schnell summieren. Trotzdem ist GPT4o Vision aufgrund seiner Stärken in Bereichen wie Gesundheitswesen, autonome Fahrzeugnavigation und Inhaltserstellung eine lohnende Investition für Unternehmen, die die Grenzen der KI-Technologie ausreizen.

Anwendungsfälle:

1. Medizinische Bildgebung und Diagnostik: GPT-4o Vision analysiert komplexe medizinische Daten durch die Integration von Text, Bildern und Audio. In Krankenhäusern kann es beispielsweise medizinische Bilder zusammen mit Patientennotizen verarbeiten, um die Diagnose zu unterstützen und die Erkennung von Anomalien in MRT- oder CT-Scans zu beschleunigen. Seine multimodalen Fähigkeiten ermöglichen eine ganzheitliche Interpretation der Patientenakte und verbessern so die Diagnosegenauigkeit.

2. Autonome Fahrzeugnavigation: In selbstfahrenden Autos kann GPT-4o Vision Video-Feeds, Sensordaten und sogar Audioeingaben verarbeiten, um Echtzeitentscheidungen über Navigation und Sicherheit zu treffen. Durch die Integration von Videos von Bordkameras mit Sensordaten wird sichergestellt, dass das Fahrzeug während der Fahrt Hindernisse, Straßenbedingungen und andere Variablen erkennen kann.

3. Inhaltserstellung: GPT-4o Vision ist auch ein leistungsstarkes Tool für Branchen wie die Medien, wo es Untertitel für Videos generieren, Skripts auf der Grundlage visueller Daten schreiben und interaktive Inhalte erstellen kann, die Bilder, Text und sogar Audio zusammenführen – perfekt für Anwendungen wie Nachrichtenberichterstattung und digitales Marketing.

Lama 3.2 Sicht

Lama 3.2 Sicht, Metas neuestes Modell, ist als hocheffizientes, spezialisiertes Werkzeug für die Verarbeitung von Text- und Bildeingaben konzipiert. Während die Stärke von GPT4o Vision in seiner multimodalen Vielseitigkeit liegt, ist Llama 3.2 Vision fokussierter und zeichnet sich durch Aufgaben aus, die Präzision und Effizienz bei der visuellen Datenverarbeitung erfordern. Mit 90 Milliarden Parametern und einem Kontextfenster von 128.000 Token ist dieses Modell auf Branchen wie Finanzen, Logistik und Rechtstechnologie zugeschnitten, in denen Dokumentenanalyse und Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung sind.

Insbesondere, Lama 3.2 Sicht ist ideal für Unternehmen, die mit großen Mengen visueller und textlicher Daten wie Finanzberichten, juristischen Dokumenten und Logistikdiagrammen arbeiten. Da es statische Bilder und strukturierte Dokumente zu geringeren Kosten als GPT4o interpretieren kann, ist es eine kostengünstigere Option für Unternehmen, die die multimodalen Funktionen seines OpenAI-Gegenstücks nicht benötigen.

Anwendungsfälle:

1. Analyse des Finanzberichts: Llama 3.2 Vision eignet sich perfekt für Branchen wie das Finanzwesen, in denen große Mengen statischer Daten, Diagramme und Grafiken verarbeitet werden müssen. Ein Finanzanalyst könnte Llama 3.2 verwenden, um Quartalsfinanzberichte automatisch zu interpretieren, Bilanzen durchzulesen und wichtige Trends wie Umsatzwachstum und Kostenverteilung zu visualisieren. Dank der Präzision der Diagrammanalyse kann es schneller und genauere Erkenntnisse liefern als bei einer manuellen Überprüfung.

2. Auslegung juristischer Dokumente: Für Anwaltskanzleien kann Llama 3.2 Vision Verträge und juristische Dokumente analysieren und kritische Klauseln, Compliance-Risiken oder Bereiche, die weiterer Aufmerksamkeit bedürfen, kennzeichnen. Die Fähigkeit, die Struktur juristischer Dokumente zu verstehen und begleitende visuelle Daten wie Diagramme oder Tabellen in Berichten zu analysieren, steigert die Produktivität von Anwaltskanzleien, die große Mengen an Verträgen und Fallakten bearbeiten.

3. Logistik und Supply Chain Management: In Branchen wie der Logistik, in denen Effizienz von entscheidender Bedeutung ist, kann Llama 3.2 Vision Lagerberichte, Bestandsdiagramme und Versandaufzeichnungen verarbeiten, um Einblicke in Echtzeit zu liefern. Dank der visuellen Dateninterpretation können Logistikmanager Routen optimieren, Kosten minimieren und durch die Erkennung von Engpässen in den Daten einen reibungslosen Ablauf der Lieferketten sicherstellen.

Mistral Large 2

Mistral Large 2 ist vielleicht nicht so weithin bekannt wie GPT4o oder Llama 3.2, hat sich aber in der KI-Community, insbesondere bei Entwicklern und Forschern, schnell einen Namen gemacht. Dieses Modell ist spezialisiert auf Codegenerierung und mathematisches Denken, was es besonders nützlich für Branchen macht, die auf Programmierung und komplexe Rechenaufgaben angewiesen sind. Mit Unterstützung für über 80 Programmiersprachen und der Fähigkeit, effizient auf einem einzigen Knoten zu funktionieren, ist Mistral Large 2 eine kostengünstige Lösung für Entwickler, die ein KI-Modell benötigen, das sich bei Codegenerierung, Debugging und anderen Anwendungen mit langem Kontext auszeichnet.

Da es für Forschungszwecke und nichtkommerzielle Nutzung kostenlos verfügbar ist, stellt es auch eine attraktive Option für akademische und kleinere Projekte dar. Unternehmen, die es kommerziell einsetzen möchten, benötigen jedoch eine kostenpflichtige Lizenz.

Anwendungsfälle:

1. Rapid Prototyping und Generierung von Code-Skeletten: Mistral Large 2 ist hocheffizient bei der Codegenerierung von Grund auf und damit das perfekte Tool für Entwickler, die an Rapid Prototyping arbeiten. Ob ein Startup eine neue App entwickelt oder ein Technologieunternehmen verschiedene Softwareansätze testet, Mistral kann schnell Code-Skelette generieren, die zu funktionalen Anwendungen ausgebaut werden können.

2. Code-Refactoring und Migration: Für Unternehmen, die von einer Programmiersprache auf eine andere umsteigen, bietet Mistral Large 2 wertvolle Unterstützung durch automatisches Refactoring oder die Übersetzung von Code zwischen Sprachen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise in C++ geschriebene Altsysteme auf eine modernere Sprache wie Python migriert, kann Mistral dabei helfen, sicherzustellen, dass die Migration reibungslos und ohne Fehler erfolgt.

3. Hilfe bei der Fehlerbehebung: Entwickler können Mistral Large 2 auch zum Debuggen komplexer Codebasen verwenden. Das Modell kann den Code analysieren, potenzielle Fehler oder Probleme identifizieren und sogar Korrekturen vorschlagen. Dies hilft Entwicklern, Zeit zu sparen, indem ein Teil des Fehlerbehebungsprozesses automatisiert wird, was zu schnelleren Entwicklungszyklen führt.

Vergleichstabelle: Hauptmerkmale von GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2

Anwendungsfälle aus der Praxis: Welches Modell passt zu Ihren Anforderungen?

• GPT4o-Vision: Ideal für Unternehmen, die verschiedene Datenformate (Text, Bilder, Audio, Video) gleichzeitig verarbeiten müssen. Für anspruchsvolle, komplexe Aufgaben – wie medizinische Bildgebung, autonomes Fahren oder Echtzeit-Videoverarbeitung – bietet GPT-4o Vision beispiellose Vielseitigkeit und Leistung.
• Lama 3.2 Sicht: Eine kostengünstige Option für Unternehmen, die sich auf die Analyse statischer Bilder und Texte konzentrieren. Wenn Ihr Unternehmen mit Dokumenteninterpretation, Finanzberichten oder Diagrammanalysen zu tun hat, ist Llama 3.2 Vision aufgrund seiner Präzision und Kosteneffizienz die perfekte Lösung.
• Mistral Large 2: Am besten geeignet für Entwickler und Forscher, die nach leistungsstarken Funktionen zur Codegenerierung und mathematischen Argumentation suchen. Die Unterstützung von über 80 Programmiersprachen und die kostenlose Forschungslizenz machen es zu einem großartigen Tool für akademische Einrichtungen, Startups und Entwickler, die an Softwareprojekten arbeiten.

Fazit: Das richtige Modell für Ihr Unternehmen auswählen

In der Schlacht von GPT4o-Vision, Lama 3.2 Sicht, Und Mistral Large 2gibt es keinen klaren Gewinner – nur das beste Modell für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Wenn Sie eine vielseitige, allumfassende Lösung benötigen, GPT4o-Vision ist das Schweizer Taschenmesser der KI, das ein breites Aufgabenspektrum bewältigen kann. Für Unternehmen, die sich auf die Dokumenten- und Bildanalyse zu geringeren Kosten konzentrieren, Lama 3.2 Sicht ist ein starker Kandidat. Schließlich Mistral Large 2 zeichnet sich durch herausragende Codegenerierung und mathematisches Denken aus und ist daher das bevorzugte Modell für Entwickler und Forscher.

In Zukunft wird sich der Wettbewerb zwischen diesen Modellen – und neuen Marktteilnehmern aus der chinesischen KI-Szene – nur noch intensivieren. Da Unternehmen wie Bytedance und Zhipu AI die Grenzen verschieben, können wir mit der Entstehung noch spezialisierterer Modelle rechnen. Die Frage ist, wer in diesem sich schnell entwickelnden Bereich letztendlich die Aufmerksamkeit des Marktes auf sich ziehen wird.

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